BP算法完整推導 2.0 (下)
上篇主要闡述 BP算法的過程, 以及 推導的 4 大公式的結論, 現在呢要來逐步推導出這寫公式的原理. 當理解到這一步, 就算真正理解 BP算法了. 也是先做一個簡單的回顧一下, 不是很細, 重點在推導, 不清楚就結合圖像呀, 其實很直觀的. 全篇其實就是在求偏導, 引入中間變量, 應用鏈式法則 ...
原文：BP算法完整推導 2.0 (上)
前面的筆記已經把 BP算法給推導了, 那 大公式, 核心就是 求偏導數的鏈式法則, 這篇, 再來跟着大佬來推一波, 目的是為了加深印象. 關於記憶這個話題, 心理學家,其實早已經給出了答案, 最好的記憶方式, 就是重復, 寫了這么多的筆記, 其實大多內容都是重復的, 交叉的, 反復了, 但不同是, 每次反復, 其實都是一個認知理解上升的過程, 覺得還是很有必要的. BP算法 變量聲明 回顧歷史 還 ...
2020-01-25 22:42 0 1055 推薦指數：
相關推薦
EM算法-完整推導
前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E-step 和 M-step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀 ...
BP神經網絡算法推導
前言：自己動手推導了一下經典的前向反饋神經網絡的算法公式，記錄一下。由於暫時沒有數據可以用作測試，程序沒有實現並驗證。以后找到比較好的數據，再進行實現。 一：算法推導 神經網絡通過模擬人的神經元活動，來構造分類器。它的基本組成單元稱為”神經元”，離線情況下如果輸入大於某值時，設定神經元處於 ...
BP（反向傳播）算法原理及推導
1. 反向傳播算法介紹 誤差反向傳播(Error Back Propagation)算法，簡稱BP算法。BP算法由信號正向傳播和誤差反向傳播組成。它的主要思想是由后一級的誤差計算前一級的誤差，從而極大減少運算量。 設訓練數據為\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x ...
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 ...
《機器學習(周志華)》筆記--神經網絡（4）--誤差逆傳播算法(BP)：BP算法、BP算法推導
三、誤差逆傳播算法(BP) 1、BP算法 多層網絡的學習能力比單層感知機強得多。欲訓練多層網絡，簡單感知學習規則顯然不夠了，需要更強大的學習算法。誤差逆傳播(errorBackPropagation，簡稱BP)算法就是其中最傑出的代表。BP算法是迄今最成功的神經網絡學習算法 ...
BP神經網絡算法推導及代碼實現筆記zz
一. 前言： 作為AI入門小白，參考了一些文章，想記點筆記加深印象，發出來是給有需求的童鞋學習共勉，大神輕拍！ 【毒雞湯】：算法這東西，讀完之后的狀態多半是 --> “我是誰，我在哪？” 沒事的，吭哧吭哧學總能學會，畢竟還有千千萬萬個算法等着你。 本文 ...
深度學習-神經網絡 BP 算法推導過程
BP 算法推導過程 一.FP過程(前向-計算預測值) 定義sigmoid激活函數 輸入層值和 標簽結果 初始化 w,b 的值 計算隱層的結果 \[ h1 = Sigmod( Net_{h1}) =Sigmod(w1*l1+ w2*l2+b1 ...