BP神经网络：误差反向传播算法公式推导图解

最新推荐文章于 2023-02-03 21:05:55 发布
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分类专栏： matlab 文章标签： 神经网络 算法 深度学习
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bp神经网络详解 图文
徐亦快的踩坑记录
03-08 2101
@徐亦快 bp神经网络详解 首先，要学会它，我们要先在战略上鄙视它。 它到底是个什么东西呢。 先抽出来看看它。 我们说它的自变量是权重w，在通过一系列的操作后，一个合适的w能让输出o与实际相对接近。 x - f(w) - o 将o与实际T的差距称为E。 也就是说，E为一个自变量为x的函数，随着w的变化不断变化。 说到这里，你便能知道bp就是那个如何找到较优解w，使得E最小的算法。 从...
BP神经网络：误差反向传播公式的简单推导
Meringue's Blog
01-07 2万+
最近看了一下BP神经网络(Backpropagation Neural Networks)，发现很多资料对于BP神经网络的讲解注重原理，而对于反向传播公式的推导介绍的比较简略，故自己根据《PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING》这本书的思路推导了一下反向传播的过程，记录在这里，以便以后看。
误差反向传播（手把手教你推导如何通过反向传播更新参数）
10-29 1万+
【一些基础概念】 误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法 1、BP算法的基本思想是：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1）正向传播：输入样本－>输入层－>隐藏层（处理）－>输出层 举一个正向传播的例子，如下所示： 我们通过单个的神经元来观察下输入数据从输入到输出需要经历哪些步骤： 第一步：每个输入都跟一个权重相乘（红色） 第二步：加权后的输入求和，加上一个偏差b（绿色） 第三步：这个结果传递给一个激活函数f(x.
反向传播
u013102349的博客
02-20 770
反向传播（back propagation）是多层神经网络的训练中举足轻重的算法，简单理解就是复合函数的链式法则。目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。Step 1 前向传播　　1.输入层---->隐含层：　　计算神经元h1的输入加权和：神经元h1的输出o1:(此处用到激活函数为sigmoid函数)：  　　同理，可计...
误差反传算法（BP算法）推导
闭关修炼——暂退
09-25 8613
反向传播（Error Back Proragation，BP）算法应用对象：具有非线性连续变换函数的多层感知器（多层前馈网络）。 BP 算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符，则传入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输出层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正
机器学习二------前向传播过程 反向传播算法（BP算法）Dropout 梯度消失和梯度爆炸
qq_44068512的博客
09-30 3162
1.前向传播过程 ajl为第l层第j个神经元的激活值（激活函数的输出)，不难看出，ajl的值取决于上一层神经元的激活： 将上式重写为矩阵形式： 为了方便表示，记 为每一层的权重输入， (2)式则变为 　　利用 (2)式一层层计算网络的激活值，最终能够根据输入 X得到相应的输出Y'。 2.反向传播过程 反向传播过程中要计算，我们先对代价函数做两个假设，以二次损失函数为例： 其中n为训练样本x的总数，y=y(x)为期望的输出，即ground truth，L为网络的层数，为...
BP神经网络优化 | MATLAB基于遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的预测模型（含完整代码）
weixin_45581954的博客
02-03 1万+
遗传算法(GA)优化BP神经网络进行预测，包含完整代码，适合新手入门使用。本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方均会使用【】进行标注。使用前需要安装一下遗传算法工具箱。
BP神经网络的Matlab实现——人工智能算法
热门推荐
善水的博客
01-27 18万+
这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习，觉得很有意思，于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法（Neural Network Training）;以前一直觉得机器学习很高深，到处是超高等数学、线性代数、数理统计。入坑发现确实是这样！但是呢由项目实例驱动的学习比起为考试不挂科为目的的学习更为高效、实用！在遗传算法、神经网络算法的学习入门之后觉得数学只要用心看没问题的（即使是蒙特卡洛和马尔
图解人工神经网络 BP算法代码和注释
星云
03-06 2588
人工神经网络BP算法。使用神经网络时使用误差逆传播(简称BP)算法进行训练。误差逆传播算法是迄今为止最成功的神经网络学习算法。BP算法的工作流程如图所示：1、对每个训练样例，先将输入示例提供给输入层，然后逐层进行前向传播，直到输出层；2、计算输出层的误差并将误差逆传播给隐层神经元，根据隐层误差更新权值和阈值。3、循环迭代过程，直至收敛......例如import numpy as np import matplotlib.pyplot as pyp OUTPUT = 'output' SUM = 'sum
神经网络BP（Back Propagation）的推导说明 集合（4合一）
12-28
神经网络BP（Back Propagation）的推导说明 集合（4合一）经典
对反向传播算法（Back-Propagation）的推导与一点理解
qrlhl的博客
03-14 2万+
最近在对卷积神经网络（CNN）进行学习的过程中，发现自己之前对反向传播算法的理解不够透彻，所以今天专门写篇博客记录一下反向传播算法的推导过程，算是一份备忘录吧，有需要的朋友也可以看一下这篇文章，写的挺不错的：http://www.cnblogs.com/lancelod/p/4164231.html，本文也大量参考了这篇文章。本文在推导过程中忽略了偏置的存在，这样做是为了更简单明晰的阐述BP算法的
独家连载 | 误差反向传播算法推导
t5131828的专栏
01-11 735
4.5 BP网络模型和公式推导 4.5.1BP网络模型 假设我们有一个2层(统计神经网络层数的时候一般输入层忽略不计)的神经网络如图4.17所示： 该网络的输入向量为X = （x1，x2，…，xi，…，xn），图中x0 = 1表示输入层偏置值。隐藏层输出向量为Y1=(y11,y21,…,yj1,…,ym1)Y^1=( y_1^1,y_2^1,\ldots,y_j^1,\ldots,y_m^...
详解 误差反向传播算法推导
绿色羽毛
02-22 4万+
误差反向传播算法误差 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的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...
BP神经网络误差反向推导
仓小小鼠
05-13 228
根据书上内容整理的。方便以后使用。
神经网络之误差反向传播算法推导
qq_40905198的博客
08-22 2715
原理 误差反向传播算法是通过误差函数计算实际输出值与期望输出值之间的误差，把误差从最后的输出层依次传播到之前各层，最后通过调整各层连接权重与偏置达到减小误差的目的。而权重和偏置的调整一般使用梯度下降法。 推导前的准备 本文误差反向传播算法的推导以包含隐藏层的多层感知器为例，结构如下图所示： 这里，图中和推导过程中涉及的符号代表的含义分别为： 符号 含义 xix_ixi​ 输入值 aja_jaj​ 隐藏层激活值 yky_kyk​ 实际输出值 rkr_krk​ 期望输出值 w1
详解误差反向传播算法推导（转）
weixin_41137655的博客
11-22 1103
原文地址 https://blog.youkuaiyun.com/ViatorSun/article/details/82696475 另外补充一下原文中的某些函数： 原文中的误差函数为 原文中的中间值u为
图解bp神经网络（自学用）
a961033121的博客
12-28 794
 
卷积神经网络的误差反向传播算法推导
qq_40905198的博客
09-04 1241
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