手算BP神经网络反向传播

最新推荐文章于 2023-12-31 01:48:58 发布

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【深度学习】基础知识之：卷积神经网络的误差计算与反向传播详解

拾年之璐

03-01

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深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 04--神经网络与误差反向传播BP算法摘要一、1.1二、2.1三、3.1四、4.1五、5.1六、6.1总结二级目录三级目录摘要一、 1.1 二、 2.1 三、 3.1 四、 4.1 五、 5.1 六、 6.1 总结二级目录三级目录 ...

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514

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: HuRuiFeng @file: 7.9-backward-prop.py @time: 2020/2/24 17:32 @desc: 7.9 反向传播算法实战的代码 """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons f

手算BP神经网络

weixin_42719335的博客

06-22

2420

推导BP网络BP（BackPropagation）介绍手算的BP网络图介绍激活函数激活函数的求导 BP（BackPropagation）介绍 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。本文在大家都大致了解BP假设前提下，用个人的总结，BP神经网...

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weixin_30487201的博客

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BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码： 1...

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qq_41004007的博客

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