BP反向传播算法的具体计算

最新推荐文章于 2024-10-24 17:51:34 发布
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#bp算法 #神经网络

本文介绍了BP反向传播算法在神经网络中的应用，阐述了算法的基本思想，即通过梯度下降法最小化误差函数。详细解析了计算单元的输入、输出、误差以及权重更新的过程，特别讨论了Sigmoid函数在误差计算中的作用，并通过实例展示了误差等于梯度乘以偏差值。同时，提供了斯坦福大学cs231n课程的资源链接以深入学习。

BP反向传播算法的具体思想和计算方式

  • BP算法采用有监督学习方式，基于梯度下降算法，极小化误差函数
  • 主要思想：将学习过程分为信号正向传播过程和误差反向传播过程两个阶段。
  • 什么是梯度下降算法？梯度下降算法：如果移动是在误差曲面上沿着梯度下降的方向进行，称作最速梯度下降法。BP算法基于梯度下降算法。在梯度下降算法中，权值的修正量正比于误差函数E(W)对W的负梯度，即
  • 它的算法描述如下

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反向传播算法（BP神经网络）
qq_33970986的博客
11-04 3007
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....
机器学习 - 反向传播算法 (BP)
欢迎交流指导
08-28 926
1、sigmoid函数 1.1 从指数函数到sigmoid sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： $ f(z) = 1\frac{1}{1+e^(-2)} $ 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。 1.2 对数函数与sigmoid 2、sigmoid函数求导 3、神经网络损失函数求导 ...
BP反向传播神经网络介绍及公式推导
07-08
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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...
神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程
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qq_32865355的博客
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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...
几分钟弄明白 BP 反向传播算法
01-06
今天有朋友咨询我反向传播算法，我觉得不需要太复杂的推导，就可以解释清楚这个算法的原理。 序 假定神经网络采用下面的结构： 1. 最简单的神经网络模型 我们考虑最简单的情况：一个输入节点、一个输出节点、一个...
[机器学习]反向传播算法BP
最新发布
m0_69281817的博客
10-24 2194
BP算法介绍
神经网络之BP反向传播算法
HPU_FRDHR的博客
04-03 4167
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BP反向传播计算
Lison_Zhu's Blog
07-31 361
　假设，你有这样一个网络层： 　　第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。 　　现在对他们赋上初值，如下图： 　　其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10; 　　　　　输出数据 o1=0.01,o2=0....
【人工智能基础】BP反向传播
炼丹笔记
09-08 8272
🍊本文从梯度下降算法开始介绍BP反向传播算法背景，并使用一个实际案例来模拟BP过程来讲解其原理。最后做了三个实验进行BP实战🍊实验一手撸一个y=ω*x模拟反向传播过程🍊实验二将BP应用到线性回归模型中进行参数拟合🍊实验三使用Pytorch重现实验二过程。
BP反向传播算法
Cherylzzx的博客
05-01 427
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/shaomingliang499/article/details/50587300 背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。 Python实现的反向传播 你能使用Python来实现...
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反向传播(BP)算法 我们知道反向传播(BP)算法的发明促成了神经网络的第二次发展浪潮，到目前为止BP算法依旧是训练神经网络的首选算法。但是对于如此重要的一个算法，我们大多数人只是记住算法的计算公式，或者在程序中直接调用，对算法的来龙去脉知之甚少，这篇博客将从数学上推导出BP算法的计算公式。 损失函数最小化和梯度下降法 几乎所有的机器学习算法的训练目标都是找到使损失函数最小的参数。具体到
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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 <img src="https://pic1.zhimg.co
掌握BP反向传播算法：神经网络训练与matlab实践
标题：“神经网络BP算法”描述了所涉及的技术主题，即神经网络的反向传播算法（Back Propagation，简称BP算法）。BP算法是一种监督式学习算法，用于训练多层前馈神经网络。描述中提及使用MATLAB编程实现该算法，并且...
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