读懂反向传播算法（bp算法)（转）

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#算法

本文深入浅出地探讨了反向传播算法（BP），它是神经网络训练的关键步骤，递归形式的优化核心。了解BP算法有助于提升对深度学习模型的理解和调优技巧。
一文读懂反向传播算法（BP算法）的前世今生
weixin_38410551的博客
04-13 3317
反向传播算法的目的：训练神经网络的权值系数，最终完成对权重系数的调整 核心：通过比较输出y和label值t，对参与计算的w进行调整 方法：从网络的输出层开始，向输入层方向逐层计算梯度并更新权重，与前馈运算相反。 ......
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 8831
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。
神经网络之BP反向传播算法
HPU_FRDHR的博客
04-03 4161
反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（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：（1）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）；（2）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）；（3）更新参数w和b（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，...
反向传播BP算法
weixin_33908217的博客
05-23 192
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第一篇，从最经典的BP网络开始。我不打算详细描述神经网络的生物学运行机理，因为网络上有太多的教程可以参考。这里，主要描述其数学上的计算过程，并且采用的符号可能与其它参考书上的符号有很大差异。特别是，斯坦福官方网站上对深度网络中所引用...
BP反向传播算法
Must_being的博客
10-24 2937
关于BP反向传播算法自己的一些理解，便于日后回顾。 BP算法是神经网络（Nueral Network）的核心思想。其主要的作用是，根据实际输出（output）与期望输出（target）的误差（Error）来调整权重（weight）。使得实际输出更好的贴合期望输出。 BP算法的英文全称是Error Back Propagation，即误差反向传播算法。 下面以两层神经网络为例，说明BP算法。即输入层（input）、隐藏层(hidden)和输出层(output)。一般输入层不算做一层。因此是两层神经网络..
BP（back propagation）反向传播算法，BP神经网络
qq_23100417的博客
10-16 2838
声明：本文来源https://blog.youkuaiyun.com/zhaomengszu/article/details/77834845，感谢作者分享，使用具体例子来理解BP更详细。 BP（back propagation）反向传播算法，基本思想： 反向传播算法是利用了神经网络的结构进行的计算，不一次计算所有参数的梯度，而是从后往前。首先计算输出层的梯度，然后是第二个参数矩阵的梯度，接着是中间层的...
[机器学习]反向传播算法BP
m0_69281817的博客
10-24 2193
BP算法介绍
神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程
热门推荐
qq_32865355的博客
05-09 10万+
1 反向传播算法和BP网络简介 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：（1）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）；（2）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）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足...
反向传播算法（BP）python实现
最新发布
c3091158291的博客
12-20 1333
本文所用的数据集来自西瓜书P150-154西瓜数据3.0，实现了一个单隐含层单输出的网络，不使用sklearn库直接训练，文章末尾会附上完整代码和数据集。BP算法基于梯度下降法，通过计算损失函数关于网络中各层权重和偏置的梯度，逐层反向传播误差，从而更新参数以减少预测误差。注意：偏置的主要作用是为激活函数提供一个平移，使得模型能够更好地拟合数据。即使输入的所有特征为零，偏置也能确保神经元有一个非零的输出。而阈值通常是用于激活函数的阈值判断条件，决定一个神经元是否被激活或激活的程度。
神经网络的反向传播算法/BP算法
12-12
自己写的一个作业，是神经网络里面的反向传播算法。大家看看
反向传播算法（BP算法）
weixin_46556352的博客
04-11 2265
反向传播算法（BP算法）
反向传播算法（BP算法），计算图与自动微分，通用近似定理
yyyy_1987的博客
04-09 2056
学习深度学习的第二天，神经网络的搭建变得简单起来~
神经网络-反向传播(bp算法）
u011089927的专栏
07-25 592
推导公式： 先右后左，一个样本的损失函数E，对以下偏导，其中L是层数，也就是最后一层，2<=<=L。 输出层参数wij的偏导： 输出层偏置项bi的偏导： 隐藏层l参数wij的偏导： 隐藏层l参数bi的偏导： 输出层的权重wij与神经元当前的输出有关，与当前输出与真实值yi的差值有关，还与上一层关联神经元的输出有关。 隐藏层的权重wij与后一层全部连接的神经元的偏导*后一层权重之和有关，与当前神经元的输出有关，前一层连接的神经元的输出有关。 ...
一步一步学习 神经网络里面的反向传播算法
wang603603的专栏
01-30 348
转载于知乎，，，， 作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/24827633/answer/91489990 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一般都是用链式法则解释 比如如下的神经网络 &amp;lt;img src="https://pic1.zhimg.co
反向传播算法（BP神经网络）
qq_33970986的博客
11-04 3005
是谁在耳边，说“信号正向传播，误差反向传播” ？ 梦回遥远大三的计算智能课，三年前我可想不到居然有朝一日会重新"预习"它...... 每一堂课、一本书，当时只道是寻常，如今不经意想起，忽怀念这些瞬间。所谓成长，正是这些乏味却又鲜活的琐碎；所谓时光，正是这些不经意却弥足深刻的只言片语吧。 目录 一. 相关概念 ​二. 神经网络通用表示 1. 一个神经元模型 2. 全连接神经网络 三....
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