原文:深度學習之BP算法

.介紹 人工神經網絡 Artificial Neural Network,ANN 簡稱神經網絡 NN ,是在現代生物學研究人腦組織所取得成果的基礎上提出來的。人工神經網絡是大腦生物結構的數學建模,有大量功能簡單而具有自適應能力的信息處理單元即人工神經元按照大規模並行方式,通過拓撲結構連接而成。 能夠自主學習是神經網絡一種最重要也最令人注目的能力。自從 世紀 年代末Hebb提出的學習規則以來,人們 ...

2022-01-11 22:07 0 1019 推薦指數:

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深度學習筆記(二) BP算法

1.監督學習 監督學習是指:利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數,使其達到所要求性能的過程,也稱為監督訓練或有教師學習。 輸入數據為“訓練數據”,由正確的訓練集和錯誤的訓練集構成。 2.非監督學習 在機器學習,無監督學習的問題是,在未加標簽的數據中,試圖找到隱藏的結構。因為提供給學習 ...

Fri Jun 16 00:16:00 CST 2017 0 1287
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 ...

Sat Jan 12 20:11:00 CST 2019 0 2152
深度學習系列二(DNN的有監督訓練-BP算法

DNN的有監督訓練-BP算法 這里以$K$類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題(如回歸問題)基本是一樣的。給定訓練樣本為:$(\mathbf{x},\mathbf{y})$,其中$\mathbf{x}$為樣本的特征,$\mathbf{y}$為類別標簽,其形式 ...

Thu Jan 08 17:05:00 CST 2015 0 2731
深度學習之反向傳播算法BP)代碼實現

反向傳播算法實戰 本文僅僅是反向傳播算法的實現,不涉及公式推導,如果對反向傳播算法公式推導不熟悉,強烈建議查看另一篇文章神經網絡之反向傳播算法BP)公式推導(超詳細) 我們將實現一個 4 層的全連接網絡,來完成二分類任務。網絡輸入節點數為 2,隱藏 層的節點數設計為:25、50和25,輸出層 ...

Sat Jan 11 01:20:00 CST 2020 0 5283
深度學習BP反向傳播算法Python簡單實現

轉載:火燙火燙的 個人覺得BP反向傳播是深度學習的一個基礎,所以很有必要把反向傳播算法好好學一下 得益於一步一步弄懂反向傳播的例子這篇文章,給出一個例子來說明反向傳播 不過是英文的,如果你感覺不好閱讀的話,優秀的國人已經把它翻譯出來了。 一步一步弄懂反向傳播的例子(中文翻譯) 然后我使用 ...

Thu May 03 04:50:00 CST 2018 0 5945
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
深度學習——前向傳播算法和反向傳播算法BP算法)及其推導

1 BP算法的推導            圖1 一個簡單的三層神經網絡   圖1所示是一個簡單的三層(兩個隱藏層,一個輸出層)神經網絡結構,假設我們使用這個神經網絡來解決二分類問題,我們給這個網絡一個輸入樣本,通過前向運算得到輸出。輸出值的值域為,例如的值越接近0,代表該樣本是“0”類 ...

Fri Jul 09 23:20:00 CST 2021 0 267
 
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