前面的筆記已經把 BP算法給推導了, 那4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 ...
上篇主要闡述 BP算法的過程, 以及 推導的 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 而已. BP算法 變量聲明 重點是理解 反向 即從 從右到左 的方向哦 w l jk 第 l 層, 第 j ...
2020-01-26 19:58 0 195 推薦指數:
前面的筆記已經把 BP算法給推導了, 那4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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...