原文:人工神經網絡反向傳播算法(BP算法)證明推導

為了搞明白這個沒少在網上搜,但是結果不盡人意,最后找到了一篇很好很詳細的證明過程,摘抄整理為 latex 如下。 原文:https: blog.csdn.net weixin article details 這個只是為了應付作業總結的,所以沒有認真檢查過,如果內容 正確性 尤其是這個 和格式上有什么問題請務必在下面評論區中指出。 ...

2019-06-10 05:25 0 621 推薦指數:

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神經網絡——反向傳播BP算法公式推導

  在神經網絡中,當我們的網絡層數越來越多時,網絡的參數也越來越多,如何對網絡進行訓練呢?我們需要一種強大的算法,無論網絡多復雜,都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中,其中最傑出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中,大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
神經網絡 誤差逆傳播算法推導 BP算法

  誤差逆傳播算法是迄今最成功的神經網絡學習算法,現實任務中使用神經網絡時,大多使用BP算法進行訓練。   給定訓練集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即輸入示例由\(d\)個屬性描述,輸出\(l ...

Thu Nov 30 06:04:00 CST 2017 0 2486
神經網絡反向傳播算法BP)公式推導(超詳細)

反向傳播算法詳細推導 反向傳播(英語:Backpropagation,縮寫為BP)是“誤差反向傳播”的簡稱,是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的,用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法,用來更新權值以最小化損失函數 ...

Sat Jan 11 01:27:00 CST 2020 3 11654
BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導圖解

BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導 開端: BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差(損失函數)定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...

Sun May 30 08:57:00 CST 2021 0 183
深度學習基礎--神經網絡--BP反向傳播算法

BP算法:   1.是一種有監督學習算法,常被用來訓練多層感知機。   2.要求每個人工神經元(即節點)所使用的激勵函數必須可微。   (激勵函數:單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。)   (假如不使用激勵函數,神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換,多層輸入疊加后 ...

Sun Apr 16 19:15:00 CST 2017 0 3147
深度神經網絡(DNN)反向傳播算法(BP)

    在深度神經網絡(DNN)模型與前向傳播算法中,我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結,這里我們更進一步,對DNN的反向傳播算法(Back Propagation,BP)做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題     在了解DNN的反向傳播算法前,我們先要知道DNN反向傳播 ...

Tue Feb 21 20:36:00 CST 2017 142 78007
神經網絡的正反向傳播算法推導

1 正向傳播 1.1 淺層神經網絡 為簡單起見,先給出如下所示的簡單神經網絡: 該網絡只有一個隱藏層,隱藏層里有四個單元,並且只輸入一個樣本,該樣本表示成一個三維向量,分別為為\(x_1\),\(x_2\)和\(x_3\)。網絡的輸出為一個標量,用\(\hat{y}\)表示。考慮 ...

Fri May 25 06:55:00 CST 2018 0 1181
[DL學習筆記]從人工神經網絡到卷積神經網絡_1_神經網絡BP算法

前言:這只是我的一個學習筆記,里邊肯定有不少錯誤,還希望有大神能幫幫找找,由於是從小白的視角來看問題的,所以對於初學者或多或少會有點幫助吧。 1:人工全連接神經網絡BP算法 <1>:人工神經網絡結構與人工神經網絡可以完美分割任意數據的原理: 本節圖片來源於 ...

Tue Dec 13 21:33:00 CST 2016 0 10968
 
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