前向神经网络和 BP 算法详解 --- 之 DNN

最新推荐文章于 2022-10-13 14:20:42 发布
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分类专栏： Tensorflow 机器学习 # TF 之 Deep Learning演练场
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本文详细介绍了人工神经网络的基础，包括感知机模型、损失函数和优化方法。深入探讨了深度神经网络（DNN）与前向传播算法，解释了DNN的结构和前向传播过程。同时，详细阐述了反向传播算法（BP）的基本思想，包括解决的问题、算法流程，并通过数学公式和算法描述展示了BP算法的计算过程。文章最后提到了基于TensorFlow的前向神经网络的代码实践和相关库函数的使用。

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文章目录

前向神经网络和 BP 算法详解

一、神经网络的概念详解

1.1、人工神经网络的基础单元 — > 感知机

1.1.1、感知机模型讲解
  • 首先我们需要明确一点就是，针对于拥有核函数的 SVM 或者多隐层 + 激活函数的多层神经网络，或者其他可以处理非线性可分的模型来说，感知机我们常称为神经元，但也可以看成是两层的神经网络( 即只有输入层和输出层，没有隐层 )，虽然它只能处理线性可分问题，但它依然是我们学习神经网络和深度学习的基石。


    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eE7bRv1q-1575646479418)(https://www.neuraldesigner.com/images/blog/neuron_model.png?imageMogr2/format/jpg/quality/90)]

  • 图中对应的符号含义如下：
    • 输入（x1 ，…，xn）
    • 偏移b 和 突触权重（w1 ，…，wn），注意，我们下面推到是使用 θ i \theta_i
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dnn神经网络和bp神经网络,神经网络bn是什么意思
wenangou的博客
10-04 1492
（一）DDN简介数字数据网（DDN）是利用数字信道传输数据信号的数据传输网，它的传输媒介有光缆、数字微波、卫星信道以及用户端可用的普通电缆和双绞线。DDN以光纤为中继干线网络，组成DDN的基本单位是节点，节点间通过光纤连接，构成网状的拓扑结构，用户的终端设备通过数据终端单元（DTU）与就近的节点机相连。可提供点对点、点对多点透明传输的数据专线出租电路，为用户传输数据、图像和声音等信息。DDN向用户提供的是半永久性的数字连接，沿途不进行复杂的软件处理，因此延时较短。
前向神经网络的分析介绍
L1234X的博客
07-07 2403
前向神经网络包括输入层、隐层和输出层.
深度学习——神经网络之DNN全连接神经网络、BP算法原理
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01-02 4210
【神经网络之BP算法原理】深度学习——神经网络之BP算法原理
深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
霖的博客
11-04 1154
我只是一名搬运工，以下内容来自：刘建平Pinard https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html 前言   在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题   在了解DNN的反向...
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前言 回顾 前向传播 前言本文是接着上一文多层感知机所写的。上一文说的了如何初始化一个MLP。本文简单介绍一下前向传播的概念以及代码实现。 上文：http://blog.youkuaiyun.com/skullfang/article/details/78609851回顾还是从一个简单的多层感知器入手，这个感知器只有两层（输入层不算）。输入层——隐藏层——输出层 模型： 其中w是 权重。b 是偏置。（注意
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bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是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，是应用最广泛的神经网络。 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题，即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数，仍然只能解决解决线性可分问题．不能实现某些基本功能，从而限制了它的应用。增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络，即在输入层和输出层之间加上隐含层。构成多层前馈感知器网络。
基于BP神经网络的DNN和python实现
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神经网络可以用来处理回归和分类的问题，典型的神经网络算法即为BP(Back Propagation)算法，我们这里对BP神经网络的构建进行详细讲解，基于BP算法延伸出多层神经网络，并对一些问题提出解决方法。 BP神经网络的原理 1. 单个神经元的构成 如上图所示为一个典型的神经元结构，输入端为n个输入xnxnx_{n}，对应n个权重wnwnw_{n},以及一个阈值b，将这些值进行线性...
神经网络前向反向公式推导及说明
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1.     神经网络架构及符号说明                                                  图1 神经网络架构图(f1) 图1为四层神经网络的架构图，包含一个输入层(1层)，两个隐层(2,3层)，一个输出层(c层)，分别包含2个，3个，2个，2个神经元。训练的输入输出数据共包含m组样本数据。 i1和i2代表两个输入信号值。 c1和c2代表两个
神经网络、前向传播、BP神经网络（反向传播算法）
I‘m Frank Lee
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简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为： 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）； 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）； 更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）...
dnn神经网络和bp神经网络区别,概率神经网络(PNN)
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其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，特别是学习及问题的求解具有黑箱特性，其工作不具有可解释性，同时它对样本的要求较高;
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吴恩达ML课程课后总结，以供复习、总结、温故知新，也欢迎诸位评论讨论分享，一起探讨一起进步： 上一篇:机器学习（3）--正则化及python源码（附练习数据资源文件百度云）https://blog.youkuaiyun.com/qq_36187544/article/details/88060700 下一篇：机器学习（4）--前向神经网络及BP算法 python实现（附练习数据资源文件百度云）https:...
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