实现反向传播神经网络算法

于 2023-09-11 15:41:33 发布
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本文详细介绍了如何用Python实现反向传播神经网络算法，包括神经网络的初始化、前向传播、反向传播过程，以及sigmoid激活函数和其导数的计算。通过实例展示了神经网络的训练和预测过程。

实现反向传播神经网络算法

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种问题，包括分类、回归和模式识别等。其中，反向传播算法是训练神经网络的关键步骤之一。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现反向传播神经网络算法。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np

接下来，我们定义一个NeuralNetwork类来实现反向传播神经网络算法。该类包含三个主要方法：__init__、forward和backward。

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, layers
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Python实现反向传播神经网络算法及源码详解
uote_e的博客
06-15 528
其使用反向传播算法来调整各层神经元之间的权重，从而实现模型的学习和优化。接下来，本文将对反向传播神经网络算法的相关理论做简单介绍，并提供完整的Python源代码实现，方便读者学习和使用。假设我们要构建一个三层的BPNN，其中输入层包含2个神经元，隐藏层包含3个神经元，输出层包含1个神经元。其中，前向传播函数用于计算神经网络的输出结果，反向传播函数用于根据误差计算权重的梯度，并进行权重更新。接下来，我们需要定义初始化权重的函数。接下来，我们可以通过循环迭代的方式，优化神经网络的权重，使其达到最优状态。
吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)
在无人问津的日子里默默努力
08-30 2223
理解神经网络是如何学习的一个很好的办法是，可视化隐藏层单元所捕获的内容，对于我们所训练的网络，注意到θ1中每一行都是一个401维的向量，代表每个隐藏层单元的参数。梯度检测主要是用来验证反向传播算法是否正确，在您的神经网络中，您正在最小化代价函数J(θ)，需要参数进行梯度检查，首先我们可以将θ1和θ2展开变成长向量θ，之后使用以下梯度检测过程，其计算使用了逼近思想，计算一点的导数可以取其临近两点的斜率代替，如果这两点足够近，那么就可以使用这个斜率代替该点导数。我们读入的y为（1，2，3，4，…........
机器学习学习笔记（七）—— 使用反向传播(Backpropagation)算法训练神经网络(Neural Network)
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05-06 1264
代价函数(cost function)定义： 符号定义： L: 网络的最大层数. : 在第l层的神经元个数（不包括偏置单元）. K: 输出层神经元个数或者分类数. 神经网络中有K个输出，通过前面的逻辑回归问题的多分类问题分析可以知道，K个输出对应的K个假设函数。那么我们用来表示输出假设函数。 一个正则化之后的逻辑回归代价函数如下： 那么应用于神经网络的代价函数如下： ...
小白带你反向传播算法训练神经网络和CNN
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04-25 671
小白带你反向传播算法训练神经网络 1.反向传播方法中，采用梯度下降的技术来训练神经网络 W(t+1)=W(t)-η∇C(W(t)) η是学习率 可以固定为0.01 或者0.001 W(t+1)和W(t)分别是第（t+1）和第（t）次迭代时的权值向量。 ∇C(W(t))是损失函数（cost function）或残差函数（error function）针对权值矩阵W在第（t）次迭代...
使用反向传播算法训练多层神经网络的原理【译】
weixin_34128237的博客
02-25 383
写在前面：之前写了一篇机器学习基本算法之神经网络里面涉及了一个重要算法，今天看到一篇关于这个算法的图示解释，所以打算翻译一下作为以后学习的一个参考。这是一篇关于反向传播算法的译文，译自 Principles of training multi-layer neural network using backpropagation。里面通过通俗易懂的图示方式介绍了神经网络中的前向和后向传播的整个过程...
反向传播人工神经网络
HevenYin的博客
04-17 1690
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深度学习之实现反向传播神经网络框架与训练过程
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使用反向传播算法（back propagation）训练多层神经网络
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本文翻译自http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html，大概介绍下反向传播的基本原理。 　　本文旨在描述反向传播算法在多层神经网络训练中的过程，为了直观描述此过程，我们用到了包含两个输入和一个输出的三层神经网络，如下图所示： 　　 　　每个神经元由两个单元组成。第一单元把权重和输入信号的积相加，第二单元是被称为神经元激活函
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使用backpropagation(反向传播算法)训练多层神经网络的原理
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原文：Principles of training multi-layer neural network using backpropagation。以下是我的翻译，有些地方结合自己的理解进行了意译。 本文描述了使用反向传播算法的多层神经网络的训练过程。为了说明这个过程，假设有一个三层神经网络，这个神经网络有两个输入以及一个输出，如下图所示： 每个神经元都由两个单元组成。第一个单元的功能是...
基于经典的前向传播算法和反向传播算法共同完成神经网络的训练
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卷积神经网络反向传播算法
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神经网络的训练过程，就是通过已有的样本，求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差，最小化的求解一般使用梯度下降法（Gradient Decent）或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括： 初始化参数。求代价函数关于参数的梯度。根据梯度更新参数的值。经过迭代以后取得最佳参数，从而完成神经网络的训练。  其中最重要的步骤就是求梯度，这可以通过反
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原文：Principles of training multi-layer neural network using backpropagation 链接：http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html 翻译内容： 本文描述了使用反向传播算法训练多层神经网络的过程。为了更直观的说明该训练过程，使用如下图所示
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