误差反向传播算法理解

最新推荐文章于 2025-01-12 11:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-12 11:00:00 发布 · 1k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客聚焦于反向传播算法，虽未给出具体内容，但可推测围绕该算法的原理、应用等方面进行探讨，反向传播算法在神经网络等领域有重要作用，是信息技术领域的关键算法。

BP算法-即误差反向传播法简介
hsg77的专栏
04-26 1505
BP算法-即误差反向传播法简介
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（梯度、误差反向传播算法BP）
weixin_42051846的博客
02-06 8829
本文主要介绍了神经网络的反向传播过程原理，同时对最常见的误差反向传播算法的原理及实现过程进行说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
误差反向传播法原理
fakerth的博客
10-19 1575
误差反向传播法原理
深度学习 --- BP算法详解（误差反向传播算法）
热门推荐
进击的菜鸟
11-11 6万+
本节开始深度学习的第一个算法BP算法，本打算第一个算法为单层感知器，但是感觉太简单了，不懂得找本书看看就会了，这里简要的介绍一下单层感知器： 图中可以看到，单层感知器很简单，其实本质上他就是线性分类器，和机器学习中的多元线性回归的表达式差不多，因此它具有多元线性回归的优点和缺点。单层感知器只能对线性问题具有很好的解决能力，但是非线性问题就无法解决了，但是多层感知器却可以解决非线性问题，多层感...
机器学习之BP算法
AchangeC的博客
05-25 3624
一、BP算法理解① BP算法全称 (Error) Back Propagation 算法，中文名曰：误差反向传播算法。②该算法是干嘛的？       计算梯度。更简单点，求(偏)导。对于简单的函数如下：        ...
误差反向传播算法
xuechanba的博客
05-15 1万+
通过单个感知机或者单层神经网络只能够实现线性分类的问题，而多层神经网络可以解决非线性分类问题。 神经网络中的模型参数，是神经元模型中的连接权重以及每个功能神经元的阈值， 这些模型参数并不是我们人工设计或者指定的，而是通过算法自动学习到的。 和其他机器学习算法一样，神经网络的训练，就是给定训练集，通过学习算法，确定学习参数的过程。可以直接使用梯度下降法需要计算损失函数的梯度，在没有隐含层的单层神经网络中，可以通过计算直接得到梯度。 在多层神经网络中，上一层的输出是下一层的输入，要在网络中的每一层计算损失函
精选资源
误差反向传播(ANN人工神经网络)
02-10
总结来说，这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用，特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。通过理解和实现这些文件，我们可以深入理解BP算法的工作原理，以及如何在实际问题中构建和训练神经网络...
基于误差反向传播算法的代建制项目管理风险评价研究.doc
08-21
本文的研究重点在于利用误差反向传播算法的BP神经网络来进行代建制项目的风险评价。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络，其通过学习输入和输出之间的非线性映射关系，能够有效地处理复杂的非...
什么是 BP（误差反向传播）算法？全网最详细
qq_17405059的博客
01-12 1864
是深度学习中训练神经网络的一种核心算法，用于计算每个神经网络参数的梯度，以便通过优化算法（如梯度下降）更新参数。，将损失函数关于网络参数的梯度逐层向后传播，逐步计算出所有参数的梯度，从而实现参数更新。BP 算法的核心在于利用。
推导CNN中的BP误差反向传播算法
青衫憶笙
07-11 2103
实际上就是一个：梯度下降反向传播更新 如果熟知高数和懂最优化的梯度下降理论，可以直接跳到 四 一、反向传播的由来 在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。 输入层/输入神经元，输出层/输出神经元，隐层/隐层神经元，权值，偏置，激活函数 接下来我们需要知道ANN是怎么训练的，假设ANN网络已经搭建好了，在所有应用问题中（不管是网络结构，...
神经网络中的反向传播----Back Propagation
小白_努力
05-15 6170
说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生：   　　这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是
误差反向传播法
FOGSHAN的博客
07-18 1092
误差反向传播法是一种能高效计算权重参数梯度的方法。要理解它一般有两种方法，一种是基于数学式，另一种是基于接下来会补充讲解计算图的理解方法。
误差反向传播
大数据与人工智能
06-19 4530
点击上方“大数据与人工智能”，“星标或置顶公众号”第一时间获取好内容作者丨stephenDC这是作者的第11篇文章前馈网络是神经网络中最为基础的一种，对网络结构的修改可以...
人工智能初级算法——误差反向传播算法(BP)
zhiyikeji的博客
10-14 1521
误差反向传播算法（BP） 误差反向传播算法（BP） 一、神经网络基本概念 二、神经元模型 1. 单个神经元 1> 感知器模型 2> 输入与输出 3> 激活函数 2. 单个神经元的学习 1> 识别 3. 多层神经元模型 三、误差反向传播算法(BP) 1. 算法的推导 1> 输出层权重偏导 2> 隐藏层权重偏导 3. 训练 1&g...
《深度学习入门》第五章：误差反向传播法
多敲代码！
03-04 861
好久没更了，不过这回是学完了整本书，一下子更新4章完事儿。 欢迎大家给出意见和建议呀！！！ 1. 误差反向传播法： 是能够高效计算权重参数的梯度方法，可以通过反向传播高效计算导数。 正确理解该方法：一是基于数学式：严密简洁；二是基于计算图（该章重点）：直观。 2. 计算图： 大致如下图所示，虚灰线代表正向传播，黑实线代表反向传播：将局部导数从右向左传递，原理是基于链式法则的（可以通过黑实线下面数字高效计算导数）。 反向传播导数运算原理如下： 3. 链式法则： 引入复数运算来解释，如下图所示:
误差反向传播算法——BP算法
I'am GongQi.
03-15 404
[color=green]BP网结构图[/color][img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/436174/026c08bb-d89c-33a4-a12f-274cc3f6a662.png[/img] [color=green]学习规则[/color] [list=1] [*]开始 [*]连接权值及阈值的初始化 给各连接权{ wkj}、{...
(八) 深度学习笔记 ｜误差反向传播算法
weixin_45579930的博客
01-11 3963
一、前言 反向传播算法（back propagation，简称BP模型）是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，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。 误差反向传播算法系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。 从结构上讲，BP
（四）深度学习入门：误差反向传播算法
m0_66219185的博客
01-23 1184
上一篇我们探讨了神经网络的学习过程，即神经网络的前向传播。在计算梯度时采用随机梯度下降法；但是随着参数数量的不断增长，简单的逐个逐次计算参数梯度效率十分低下，没有充分利用关联数据和中间结果，忽略了参数梯度之间的关联。本篇我们一起来了解误差反向传播算法，反向传播算法具有高效、并行计算、适应大规模数据、适用于多层网络以及学习复杂的非线性关系等优势，它是目前应用最广泛的神经网络训练算法之一。
误差反向传播(BP)算法
lightwave_wang的博客
11-12 1916
  反向传播（back-propagation，BP） BP算法就是通过迭代优化网络的权值使得输出与输入之间的实际映射关系与所期望的映射关系一致，采用梯度下降算法通过调整各层权值求目标函数最小化。 由于采用Sigmoid函数作为神经元传递函数，不管网络结构多么复杂，总可以通过计算梯度来考察各个参数。这就是多层感知器反向传播算法的基本思想。 这是应用反向传播算法的网络结构，首先我们以这个...
在线误差反向传播算法
最新发布
09-20
在线误差反向传播算法是误差反向传播算法在在线学习场景下的应用。误差反向传播算法的全称是误差反向传播算法，其本质是通过总的误差函数对每一个权重和偏置求偏导数，再通过偏导数更新权值和偏置，多次重复此步骤以...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值