多层神经网络BP算法权值更新过程

最新推荐文章于 2022-05-09 21:56:04 发布
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#深度学习 #神经网络 #机器学习

本文档为一篇来自优快云的示例博客，具体内容未给出，通常涉及信息技术领域的某个方面，如编程语言、开发工具等。

文章转自 http://blog.youkuaiyun.com/LN_IOS/article/details/55253934


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BP神经网络参数更新的详细推导.pdf
10-02
BP神经网络参数更新的详细推导.pdf
精选资源
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。
BP中权值更新
weixin_41012399的博客
12-20 972
ReLU 的缺点： 训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了 例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0. 如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。 BP算法中： 有时是 有时是： 这是根据损失函数而定的。以平方损失来说，若损失函数（误...
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 3310
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。
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...
理解人工神经网络，感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法（反向传播算法）、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。（西瓜书笔记）
谦卑
08-16 3333
理解人工神经网络，感知机模型、多层前馈神经网络、BP算法（反向传播算法）、输出层和隐含层梯度下降更新权值推导过程。（西瓜书笔记） （一）神经元模型 神经网络(neural networks)： 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 我们在机器学习中谈论神经网络时指的是“神经网络学习”，或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。 1.M-P神经元模型 M-P神经元模型： 神经元接收到来自
遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的通用MATLAB源码.docx
04-25
通过遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值，不仅能够有效避免BP算法容易陷入局部最小的问题，还能够在一定程度上提升神经网络的预测准确性和稳定性。这种方式已经在多个领域得到了广泛应用，成为解决复杂优化问题的...
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。
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
神经网络的参数更新
Capricorn_devil的博客
04-12 1687
反向传播算法 自动梯度计算 现在许多深度学习框架，如pytorch，都不需要推导导数公式，只需给出forward过程，会自动计算backward。即通过计算图求导在连接 ...
多层神经网络权重研究（一）
qq_42746595的博客
05-23 2399
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。 ...
BP神经网络
qq_37000327的博客
05-13 575
最近几年来，神经网络算法大热。BP神经网络作为神经网络中入门级别的算法，是很有必要了解的。 BP神经网络的作者大概是在生物神经元中得到了启发，通过算法模拟了神经元学习的过程以及连接方式，下面开始介绍BP神经网络。 神经元 神经元在结构是模拟了生物神经元的结构，我们知道的是生物神经元由树图输入信息，经过神经元的处理之后，由轴突输出信息，而神经网络算法中的神经元也是如此，不过名称要简化一下，输入...
BP神经网络权值、阈值更新公式推导
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pcb931126的博客
07-14 5万+
这里记录一下BP神经网络的误差逆向传播算法： 　　1.针对特殊的一种激活函数:sigmoid(x)=11+e−xsigmoid(x)=11+e−xsigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}来推导BP神经网络的权值和阈值更新公式： 　　给定训练集:D={(x1,y1),(x2,y2)...,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈RlD={(x1,y1),(x2,y2)...,(xm...
多层前馈神经网络及BP算法
NLP工程化
01-23 3万+
1.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈（multilayer feed-forward）神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播(BP)算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络。给出一个多层前馈神经网络的拓扑结构，如下所示： 图1 多层前馈神经网络 神经网络的拓...
从零到一实现神经网络（五）:数学微分法更新权重参数
m0_54510474的博客
04-20 2262
数值微分法求函数梯度，更新权重参数
神经网络权重更新的原理和方法——神经网络之softmax(7)
石头的博客
05-09 4567
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
SNN STDP 权重更新
最新发布
09-09
基于STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity，脉冲时间依赖可塑性）规则的脉冲神经网络（SNN）权重更新的逻辑分析包含以下步骤：遍历前神经元的所有脉冲，遍历后神经元的所有脉冲，对每一对脉冲计算时间差，进行权重更新，总权重变化量为所有脉冲对的累加[^1]。 在性能方面，与Burst - STDP对比，基于STDP规则的SNN权重更新频率低，收敛速度较慢，信息传递以单脉冲形式，语音识别准确率在70% - 80%，能耗较低[^1]。 以下为简单示意代码，展示基于STDP规则的权重更新基本思路： ```python import numpy as np # 假设前神经元脉冲时间和后神经元脉冲时间 pre_spike_times = np.array([1, 3, 5]) post_spike_times = np.array([2, 4, 6]) # 初始化权重 weight = 0.5 # STDP参数 A_plus = 0.1 # 正时间差学习率 A_minus = 0.05 # 负时间差学习率 tau_plus = 20 # 正时间差时间常数 tau_minus = 20 # 负时间差时间常数 total_weight_change = 0 # 遍历前神经元的所有脉冲 for pre_time in pre_spike_times: # 遍历后神经元的所有脉冲 for post_time in post_spike_times: # 计算时间差 delta_t = post_time - pre_time if delta_t > 0: # 前神经元脉冲先到 weight_change = A_plus * np.exp(-delta_t / tau_plus) else: # 后神经元脉冲先到 weight_change = -A_minus * np.exp(delta_t / tau_minus) # 累加权重变化量 total_weight_change += weight_change # 更新权重 weight += total_weight_change ```
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