BP神经算法初级

最新推荐文章于 2025-05-10 15:19:48 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 深度学习 机器学习 神经网络
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第一章 机器学习入门之反向传播算法 第二章 机器学习入门之RNN

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

前言

达者为师，只是记录学习点滴，以求更好的巩固知识

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一 .反向传播算法是什么？

我学习时经常疑惑机器如何进行自我调节怎样就实现自动化，反向传播算法很好的解释了该疑惑，但是对其深层次的原理我还是不了解，可能以后会将该回答进行二次修改，三次修改。

二 .正向传播算法

这是初学者接触的一个最基本的算法
在这里插入图片描述

所谓的正向传播就是如图所示，a,b,c-f,g的一种传播方向就是正向传播，正向传播的公式就如网上一样，aw1+bw3+c*w5+b=D 等等…

三 .反向传播算法

就是逆运算，将正向传播算法的得到的F,G值通过算法就行全推，进而改变前向传播算法的的向量值，也就是俗称的调参。

具体的步骤就是:

F值与实际值进行均方差在这里插入图片描述
Xi 为实际值值，后面的值为你计算的预估值，比如你设定F，G为0，1(假设你进行分类，输入一张猫，最后你想进行分类判断，判断是猫输出为1，否则输出为0)

得到一个值我们成为损失值，这个函数我们成为损失函数。

后面就是利用损失值利用链式法则进行对W的求导，和对偏置数b的求导，具体

在这里插入图片描述
L为上面所说的损失函数，应为都是截图所会导致符号不一样。

z就是d，f
下面就是进行反向传播
我们已经得到L的值，Z(f)=dw7+ew9+b Z(g)=dw8+ew10+b

上图可知，求W 跟 b 的偏导都需要进行对δ进行计算
在这里插入图片描述
所以对f，g 进行误差计算就是
在这里插入图片描述
因为f,g没有后一项参数所以w(k+1)就省略

d，e计算的误差就是
在这里插入图片描述

更新参数

在这里插入图片描述

以第一层为例子

在这里插入图片描述
其中n为学习率，也可以成为步长

总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了反向传播的使用，我还只是一个攀登者，对很多问题还是一知半解，所以希望看到的人能多提一些意见，大家一起进步。谢谢

“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）
aift的专栏
05-15 22万+
自己学习机器学习，深度学习也有好长一段时间了，一直以来都想写点有价值的技术博客，以达到技术分享及记录自己成长的目的，奈何之前一直拖着，近来算是醒悟，打算以后不定时写一写博客，也算是作为自己不断学习，不断进步的记录。既然是写博客，希望自己的博客以后要做到“准确、生动、简洁、易懂”的水平，做到对自己、对读者负责，希望大家多交流，共同进步！ 言归正传，想起当时自己刚入门深度学习的时候，当时对神经网络的“...
BP神经网络初级入门
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04-24 1514
观察实验六七八一二，我们可以发现其他不改变的情况下，只改变学习率的情况下，0.01的学习率下训练效果及其低下，而将其修改为一时训练效果就增加不少。在实验过程中，我不仅亲手构建了BP神经网络，还实现了手写体识别的训练，并绘制了训练轮数与精度（或损失）的曲线图，这使我更加直观地感受到了神经网络的学习过程。比如，如何选择合适的网络结构（包括输入层、隐藏层和输出层的节点数）、激活函数以及学习率等参数，这些都需要根据具体的问题和数据集进行调试。我不仅对神经网络有了更深入的理解，还提高了自己的编程和调试能力。
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全网独家遗传算法优化BP神经网络的3种策略
安安讲代码的博客
04-19 3150
【GA优化BP】全网独家遗传算法优化BP神经网络的3种策略课程简介视频课程3种优化策略（1）初级形态——初始值优化（2）进化形态——超参数优化（3）究极形态——模型结构优化资料获取 课程简介 目前本账号正式开启了【优化类问题系列教程】，以智能优化算法为牵引，串起大家关心的各类的实际问题，以实践应用为主，轻理论推导，帮助大家解决各类实际问题。这是第三次课程，关于GA优化BP神经网络的内容，下面是课程的大致计划（根据大家需求不断调整），有需求的同学可以持续关注。 视频课程
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Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。...
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1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。所以从某种意义上来说深度神经网络也是一种自动编程机，但和人们相比，一点点小小的自动化都需要很多很多的计算力支持，这一点也不重要，重要的是，它能工作(手动英文)。...
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其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；(3)非线性映射能力当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。...
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【BP数据预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测【含Matlab源码 1728期】
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灰狼算法优化BP神经网络GWO-BP数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！可提供运行操作视频！
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02-12
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蚁群算法与BP神经网络Java实现课程设计
资源摘要信息:"蚁群算法和BP神经网络的Java实现.zip" 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）和BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是两个在计算机科学领域广泛应用的高级算法。它们分别属于启发式...
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