多层神经网络BP算法权值更新过程

最新推荐文章于 2024-09-15 05:30:26 发布
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分类专栏： M_L Deep Learning 文章标签： 神经网络
这是一篇记录了某位专家深入分析的内容，虽然原始网址已丢失，但保留的重要图片提供了有价值的信息供日后参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这是看的一个大牛的分析，但是后来找不到他的网址了，幸好当时把图片保存下来了，这里做个记录，留着以后看

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前馈神经网络权值更新案例
shushi6969的博客
05-07 7187
本章的主要目的是在于用tensorflow实现一个简单的神经网络算法。        下图是一个简单的前馈神经网络图，改图中有3层结构，第一层为输入层，第二层为隐藏层，第三层则为输出层，图中的W1，……，W9为连接边的权值。下图展示如何进行神经网络的前向传播计算。1.前向传播计算的手动计算及矩阵表示以及Tensorflow计算代码（1）计算输入层-->隐藏层的权重a11 = W1 * X1 ...
bp神经网络阈值如何确定,神经网络的权值和阈值
m0_54846070的博客
10-10 971
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
基于遗传算法更新BP神经网络的权值以及阈值
08-15
BP神经网络的权值采用梯度下降法更新，不仅输出的精度不高，而且耗费时间较长，基于遗传算法来更新可以达到更好的效果，该程序可以直接运行，没有错误
BP神经网络参数更新推导过程
08-25
本pdf文档给出了BP神经网络权值参数更新过程的详细推导，对于神经网络初学者有很大的帮助。
神经网络参数更新公式推导（二）.docx
08-20
从整个网络框架到每一层配置，详细推导了全连接深度神经网络权重矩阵（W）和偏置（B）递推公式，有助于理解BP反向传播算法和深度神经网络的参数优化过程，为设计新的深层网络打下基础。
BP神经网络（误差反向传播算法）的推导，核心内容权值更新，阈值（偏置）更新，思想就是梯度下降法（实际上就是微积分的链式偏导数传递）
crjszj的博客
02-26 3282
遗传算法优化BP神经网络
11-26
BP神经网络是一种广泛应用的多层前馈网络，其学习过程通过反向传播误差来调整网络参数。然而，BP算法在训练过程中存在一些问题，如容易陷入局部最优、训练速度慢等。遗传算法可以为BP网络提供一种全局搜索策略，避免...
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值
06-17
粒子群优化（PSO）与BP神经网络的结合是一种常见的优化技术，用于改善BP神经网络的权重和阈值初始化及训练过程。这篇文章将深入探讨这一主题，并提供详细的代码实现，帮助读者更好地理解和应用。 首先，我们要理解...
基于粒子群算法改进BP神经网络的回归分析，基于MATLAB编程的粒子群算法优化BP神经网络权值阈值的回归分析
06-14
3. **PSO优化BP神经网络**：在BP神经网络中应用PSO，可以将PSO用于权重和阈值的初始化以及在训练过程中的更新，以改善网络的训练性能。这有助于避免BP网络的局部最优陷阱，提高全局搜索能力。 4. **MATLAB编程**：...
BP神经网络算法基本原理,BP神经网络计算过程
kfc67269的博客
08-29 2724
表示对网络训练结果的测试。Mse的意思是均方误差，当然越小越好。但这和你有多少训练样本，有多少训练课程有很大关系。这个没有标准，每个人都知道零偏差是最好的。但是，神经网络本身的致命缺陷被消除了，因为它是对解析表达式的迭代收敛逼近，所以不可能达到零误差。这样只能根据用户的工程技术要求来判断，误差指标应该小于工程误差范围啊。但对于科学研究来说，只能具体分析。量化没有明确或绝对的意义。扩展资料：BP神经网络的计算过程包括正演计算过程和反演计算过程。...
CNN算法中BP算法权重调整过程
08-14
CNN算法中权重调整过程详细推导，文中详细的介绍了关于BP算法的推导过程，通俗易懂。
神经网络中神经元的权重更新
最新发布
weixin_36920552的博客
09-15 687
合集 - scikit-learn(39)1.【scikit-learn基础】--概述2023-12-022.【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集2023-12-043.【scikit-learn基础】--『数据加载』之真实数据集2023-12-064.【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器2023-12-085.【scikit-learn基础】--『...
神经网络更新参数的几种方法
luchi007的专栏
04-12 1368
梯度下降中，计算完各个参数的导数之后就需要更新参数值了，最常用的更新参数方法就是：   【SGD】： x += - learning_rate * dx  但是这种方法收敛速度非常慢，其实除了这个更新参数的方法，还有很多的方法可以进行参数更新。     【Momentum update】：   这个方法对于深度学习的网络参数更新往往有不错的效果。本质意思是，在更新新的参数的时...
多层神经网络权重研究（一）
qq_42746595的博客
05-23 2371
近期学习了关于神经网络权重相关的优化算法，其中包括权重初始化以及解决过拟合问题的相关方法，本篇着重讲解**权重初始化**部分，并大致介绍模型过拟合的思考方向，下一篇则会通过介绍通过正则化、Batch Norm来解决过拟合问题的做法。为了研究的比较透彻，还额外参考了比较多其他大佬的博客，大概了解了其优化思路，希望能够对看到这篇博客的人有所帮助。 ...
神经网络权重更新的原理和方法
热门推荐
liumingchun13的博客
03-20 2万+
转自：https://blog.youkuaiyun.com/yangwohenmai1/article/details/96955667 导读： softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时...
神经网络的参数更新（BP算法）
12-04 7192
最近面临换工作的问题，想把以前的算法知识捡一捡， 1、向前算法 #mermaid-svg-VhyBzTddVryJDIKa .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-VhyBzTddVryJDIKa .label text{fill:#333}#mermaid-svg-VhyBzTddVryJDIKa .n
卷积神经网络参数更新公式推导
haoer_hhhhhh的博客
11-02 2657
内容比较全，转载收藏，备不时之需。 一、引言 与全连接神经网络不同，卷积神经网络每一层中的节点并不是与前一层的所有神经元节点相连，而是只与前一层的部分节点相连。并且和每一个节点相连的那些通路的权重都是相同的。举例来说，对于二维卷积神经网络，其权重就是卷积核里面的那些值，这些值从上而下，从左到右要将图像中每个对应区域卷积一遍然后将积求和输入到下一层节点中**，得到下一层的特征图。因此其权重和偏置更新公式与全连接神经网络不通。通过卷积核替代权重矩阵的意义在于：1. 降低的计算量；2. 权重得到共享，降低了参
【详解】神经网络梯度更新方法
LeeZhao的博客
07-17 5474
目录神经网络参数更新方法1、SGD2、MBGD3、Momentum update4、Nestrevo Momentum update5、Adagrad6、AdaDelta7、RMSprop8、Adam 神经网络参数更新方法 1、SGD SGD（Stochastic Gradient Descent）就是最常见的随机梯度下降。 向着参数的梯度的负方向改变（梯度方向是增加的方向）。 x+=−learning_rate∗dx x += -learning\_rate*dx x+=−learning_r
关于BP神经网络概念与实践
WeskerXR的博客
10-06 1199
BP神经网络 BP神经网络的概念 BP（Back Propagation）算法，是一种有效的多层神经网络学习方法，能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系。 学习规则 是使用最速下降法，通过反向传播来不断 调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 主要特点 是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接...
思维进化算法优化BP神经网络初始权值阈值研究
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。网络的性能很大程度上依赖于初始的权值和阈值设置。如果初始参数设置不当，神经网络可能会收敛到局部最小值，...
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