原文:python機器學習——BP(反向傳播)神經網絡算法

背景與原理: BP神經網絡通常指基於誤差反向傳播算法的多層神經網絡,BP算法由信號的前向傳播和反向傳播兩個過程組成,在前向傳播的過程中,輸入從輸入層進入網絡,經過隱含層逐層傳遞到達輸出層輸出,如果輸出結果與預期不符那么轉至誤差反向傳播過程,否則結束學習過程。在反向傳播過程中,誤差會基於梯度下降原理分配給各層神經元,修正各個神經元的權值。 考慮一個經典的分類問題,假設我們有一組數據形如 x ,... ...

2022-04-05 22:51 0 1696 推薦指數:

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機器學習 —— 基礎整理(七)前饋神經網絡BP反向傳播算法步驟整理

這里把按 [1] 推導的BP算法(Backpropagation)步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法(也就是 [2]),不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導,整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...

Sun Mar 19 06:08:00 CST 2017 0 1817
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
機器學習反向傳播算法 BP

知識回顧 1:首先引入一些便於稍后討論的新標記方法: 假設神經網絡的訓練樣本有m個,每個包含一組輸入x和一組輸出信號y,L表示神經網絡的層數,S表示每層輸入的神經元的個數,SL代表最后一層中處理的單元個數。 之前,我們所講到的,我們可以把神經網絡的定義分為2類: 1)二元分類:SL ...

Thu Aug 03 23:11:00 CST 2017 2 2000
機器學習(4):BP神經網絡原理及其python實現

BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理    有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...

Wed Jul 05 05:11:00 CST 2017 0 1630
機器學習python使用BP神經網絡示例

1.簡介(只是簡單介紹下理論內容幫助理解下面的代碼,如果自己寫代碼實現此理論不夠) 1) BP神經網絡是一種多層網絡算法,其核心是反向傳播誤差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值,使網絡的誤差平方和最小。 BP神經網絡模型拓撲 ...

Tue May 16 23:12:00 CST 2017 0 3334
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——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
 
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