神经网络反向传播相关博客

最新推荐文章于 2024-11-23 21:11:26 发布
最新推荐文章于 2024-11-23 21:11:26 发布
阅读量113 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 反向传播 BP
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wphkadn/article/details/89422039
wphkadn
关注
神经网络反向传播算法
小森的博客
05-01 2139
如图我们在最下边输入两个维度的值进入神经网络：0.05、0.1 ，经过两个隐藏层(每层两个神经元)，每个神经元有两个值，左边为输入值，右边是经过激活函数后的输出值；这种算法基于梯度下降法来优化误差函数，利用了神经网络的层次结构来有效地计算梯度，从而更新网络中的权重和偏置。设置的初始权重w1，w2，...w8分别为0.15、0.20、0.25、0.30、0.30、0.35、0.55、0.60。其他的网络参数更新过程和上面的求导过程是一样的，这里就不过多赘述，我们直接看一下代码。类的实例时，它会首先调用。
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...
神经网络反向传播算法公式推导
https://github.com/heatMa
11-23 1222
从上述示例可以看到，每层的梯度依赖于上一层的激活值和当前层的损失梯度。梯度的传递通过链式法则一步步向前传播，从最初的损失函数计算开始，直到最终的输入层的权重和偏置。，损失函数为均方误差（MSE）。
神经网络算法——反向传播 Back Propagation
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-06 1万+
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
神经网络的反向传播
小森的博客
04-28 2822
对于复杂的复合函数，我们将其拆分为一系列的加减乘除或指数，对数，三角函数等初等函数，通过链式法则完成复合函数的求导。在实际应用中，梯度下降法的初始点是随机选择的，这意味着最终找到的最小值可能取决于初始点的选择。与梯度下降算法相结合，对网络中所有权重（w，b）计算损失函数的梯度，并利用梯度值来更新权值以最小化损失函数。在训练过程中，输入数据被送入网络，然后通过每一层进行传递，直到得到最终的预测输出。前向传播的目的是计算给定输入数据时网络的预测输出，以便在后续的训练过程中与实际目标值进行比较，并计算损失。
神经网络介绍、反向传播
m0_53881899的博客
07-08 868
神经网络介绍
神经网络的反向传播算法推导
milkhq的博客
09-27 5616
有了上一篇神经网络的反向传播算法推导 — 前期知识准备 做铺垫，下一步来看看反向传播算法具体的推导过程。 一、定义 机器学习中常说的两个函数： 损失函数 (loss function)：是定义在单个样本上的，算的是一个样本的值和预测值的误差，记为C(Θ)； 代价函数 (cost function)：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均，记为J(Θ)； 假设函数： 二、神经网络结构图 以三层神经网络为例： ...
神经网络——反向传播算法
Luo_LA的博客
12-04 2938
神经网络中的反向传播算法
神经网络反向传播算法及代码实现
Serins的博客
11-24 1万+
反向传播法是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者说看书上一堆推导公式感觉很复杂，其实仔细看，就是一个链式求导法则反复用。本篇会以最详细的方式为大家讲解反向传播法，也会有简单的反向传播代码实现，咱们别急，等我慢慢道来。 目录1.前向传播2.反向传播3.代码实现简单的反向传播 1.前向传播 首先我们来看一张简单的两层神经网络图(自己制作的，有点丑) 我先给小伙伴们解释一下图中参数的意思 x0x_{0}x0​和y0y_{0}y0​是输入层和隐藏层的偏置值(也可以先不看偏置值)，下面推导
BP神经网络的反向传播(Back Propagation)
dbat
06-22 1430
反向传播指的是BP神经网络计算参数的梯度时的计算方式”，由于BP神经网络求解时所使用的是梯度下降算法(或其他算法)，这些算法一般都需要利用误差函数对参数的梯度，因此，计算梯度是BP神经网络训练中重要的一部分，而反向传播式地计算梯度就是BP神经网络的特色，BP神经网络之所以叫BP(Back Propagation Neural Network)神经网络，指的正是它计算梯度时这种后馈的特色。
神经网络反向传播,使用图像介绍了反向传播的过程，公式清楚，逻辑明确。
04-07
反向传播算法是神经网络训练的核心技术之一，它在机器学习领域扮演着至关重要的角色。该算法源于20世纪60年代的优化理论，由弗拉基米尔·瓦普尼克在其著作《支持向量机》中首次提及，而真正被广泛应用于神经网络是在...
神经网络反向传播算法的推导
09-18
"神经网络反向传播算法的推导" 本文将详细介绍神经网络反向传播算法的推导过程。反向传播算法是神经网络中的一种常用优化算法，用于训练神经网络模型以最小化损失函数。通过引入误差项 ，我们可以从最后一层开始，...
numpy实现神经网络反向传播算法的步骤
09-18
在神经网络中，反向传播算法是用于更新权重和偏置的重要步骤，它基于梯度下降法优化损失函数。在numpy环境下实现神经网络的反向传播，我们可以遵循以下步骤： 1. **网络结构定义**： - 首先，我们需要定义网络的...
基于Python的神经网络反向传播算法设计源码
09-23
基于Python的神经网络反向传播算法设计源码涉及一系列编程文件，这些文件共同构成了一个完整的机器学习项目。通过这些文件，开发者可以深入理解反向传播算法的实现机制，并应用Python语言和numpy库来构建和训练神经...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
深入解析中文版神经网络反向传播算法
资源摘要信息:"本文档专注于介绍神经网络中的核心算法——反向传播算法（Backpropagation），并提供其详细的中文版分析。反向传播算法是机器学习中用于训练多层前馈神经网络的重要技术，通过优化网络权重和偏置，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值