「机器学习_10」Backpropagation 实例

最新推荐文章于 2024-02-24 21:20:11 发布
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分类专栏： 机器学习
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版权

                Multilayer perceptron计算--- backpropagation

The network should implement the XOR function.

 

yizhi已知：

一. 已知：

1.模型

2. 激活函数---- Sigmoid function

3.权重

4. earning rate 0.7

5. The bias nodes are set to -1（x0）

 

二. 计算

  1. 计算隐藏层和output layer 的结果

因为其中没有给具体的input值，我们带着x1和x2就好了

这是每一个神经元的output的公式：

一定要注意，和没有隐藏层相比&#

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机器学习：原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，其发展历程可以
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9.机器学习——Backpropagation
pxlsdz的博客
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Backpropagation(反向传播)，就是告诉我们用gradient descent来train一个neural network的时候该怎么做，它只是求微分的一种方法，而不是一种新的算法 Gradient Descent gradient descent的使用方法，跟linear Regression或者是Logistic Regression是一模一样的，唯一的区别就在于当它用在neural network的时候，network parametersθ=w1,w2,…,b1,b2,…\theta.
「机器学习_9」 Backpropagation
qq_36098284的博客
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Lec 6 Learning Parameters of Multi-layer Perceptrons with Backpropagation Summary Learning parameters of neural networks The Backpropagation algorithm Toward backpropagation 使用pe...
机器学习深度学习基础笔记(3)——Backpropagation算法讲解
明夏小斯的博客
05-19 1316
该系列是笔者在机器学习深度学习系列课程学习过程中记录的笔记，简单粗暴，仅供参考。 下面的算法代码来自https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning 再次强调，代码不是笔者自己写的，是从上面的链接下载的！ 看懂该节内容需要了解一点编程和SVM分类器。
反向传播算法（BackPropagation）
qq_50974223的博客
04-15 478
反向传播算法（BackPropagation） 首先介绍一下链式法则 假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环 BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y1y_1y1​代表的是经过模型预测出来的，y1=w1∗x1+w2∗x2y_1 = w1 * x1 + w2 * x2y1​=w1∗x1+w2∗x2，而y1y^1y1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误
李宏毅_机器学习_作业1（详解）_COVID-19 Cases Prediction (Regression)
loco_monkey的博客
06-17 4192
李宏毅2022机器学习作业
BP.rar_BP预测_example.txt_遗传 bp 实例
09-19
BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）是一种广泛应用的人工神经网络模型，它通过...通过深入理解和应用这些知识点，我们可以更好地掌握这一强大的机器学习工具，并将其应用于实际问题的解决中。
matlab.zip_PSO BP神经网络_PSO-BP_PSO_BP_Pso 实例_pso优化BP
07-14
在IT领域，特别是机器学习和优化算法的应用中，PSO（Particle Swarm Optimization，粒子群优化）和BP（Backpropagation，反向传播）神经网络是两种常用的技术。本压缩包"matlab.zip_PSO BP神经网络_PSO-BP_PSO_BP_...
机器学习（十二） - Backpropagation
mike112223的博客
07-21 700
Backpropagation 接着神经网络模型，我们开始讲讲神经网络是怎么训练参数的，那么首先就需要知道神经网络的代价函数是什么。 cost function 对于分类任务来说，神经网络的代价函数和逻辑回归的代价函数非常相似，神经网络前一项多的∑Kk=1∑k=1K\sum_{k=1}^K是因为多分类的关系，神经神经网络的输出是一个向量，那么有多少个分类，K就是多少。后一项是正则项，...
机器学习-反向传播（backpropagation）
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xinfeisizui的博客
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在学习Batch Normalization时有遇到在反向传播时更新权重的问题，为了进一步理解Batch Normalization的具体过程，在此再详细理解一下反向传播（backpropagation）。
李宏毅机器学习课程梳理【六】：Backpropagation
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07-04 314
文章目录摘要1 深度学习理解2 Backpropagation2.1 定义2.2 计算推导2.3 利用Backpropagation计算3 Tips for Training DNN3.1 ReLU3.2 Maxout4 总结与展望 摘要 利用Logistic Regression做Feature Transformation，并适当叠加层数来构建神经网络。本文介绍Backpropagation这一常见的方法，构建一个反向神经网络，可以高效计算。文章还介绍了两种较优于sigmoid函数的激活函数及其工作原
机器学习笔记07：神经网络的反向传播(Backpropagation)
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——–本文中除了在图片下方标记了出处的图片，均为原创，转载请注明出处——–上一篇文章《机器学习笔记06：神经网络的表示(Neural Networks-Representation)》 大概描述了神经网络的起源、结构、表示、工作方法及一些应用。今天这篇文章对应 Coursera 上的Stanford机器学习课程的week05。主要的内容是神经网络的学习，包括梯度下降、反向传播等。1.误差函数(Cos
机器学习：对于反向传播算法(backpropagation)的理解以及python代码实现
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本文是对机器学习中遇到的后向传播算法进行理解，假设读者已经知道神经网络中的神经元的含义，激励函数的定义，也知道了后向传播算法那个传播公式等。本文主要是为了理解为什么后向传播算法中的δ\delta是安照那个传播方式往后传播。如上图，其中，L是神经网络的层数，a是神经元的输出，θ\theta是权重(参数)。 对于最后一层的神经元来说，偏差E我们可以很容易地定义： E=12(a(L)1−y)2E =
斯坦福coursera作业题神经网络训练数字识别Backpropagation
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神经网络的后向传播算法的主要思路是： 1.生成随机的系数矩阵theta1和theta2，并根据前向传播算法计算得出每个例子为每个数字的概率，在本题中，也就是5000个10*1的矩阵 2.再根据已知答案得出真实值和计算值得差值，在通过公式向前推计算出theta1和theta2对应的梯度。 3.根据公式theta=theta+α*delta，对于theta进行梯度下降，但此时的步长α是未知的，这
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本文是李宏毅深度学习 (2015)的学习笔记，主要介绍了神经网络Backpropagation算法的推导过程。本文所用到的图示均来自课堂ppt。 原视频地址：[李宏毅深度学习 (2015)][1]
对backpropagation的理解记录
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记录对于wiki上的算法的理解过程。 链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html1、概念 对于任何一个网络神经元节点j：
深度学习笔记（三）—— 反向传播[Back Propagation] & 计算图[Computational Graph]
zeeq的博客
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  反向传播就是求梯度值，然后通过梯度下降的方式对损失函数进行迭代优化的过程。在通常情况下，直接对一个复杂的函数一步到位写出其解析导数（关于数值导数和解析导数的求法可以查看这篇博客）是不太现实的，因此，一般需要再结合链式法则（chain rule）来进行计算。下面主要讲解链式法则的应用。 1. A simple example   现在，假设你已经具备了求解偏导数的基本知识。首先，先看一个简单的示例：f(x,y,z)=(x+y)z。这个表达式很简单，可以直接进行微分，但是我们将采用链式法则来处理它，这将有助
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