1.算法介绍 反向传播算法(Backpropagation)是一种适合于多层神经元网络的学习算法,通常用于训练大规模的深度学习网络。反向传播算法主要基于梯度下降法,其过程由前向传播、反向传播、权重更新这三步构成。 下面将结合代码,详细阐述反向传播算法在MLP中的应用过程。 2.算法实现步骤 2.1 读取csv 该步骤代码与前面代码一致...
A. 计算模型的准确率 B. 计算模型的损失函数 C. 更新模型的参数 D. 预测新的数据 相关知识点: 试题来源: 解析 C。解析:反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法,其主要目的是根据损失函数的梯度来更新模型的参数,使得模型能够更好地拟合训练数据。反馈...
因此A的delta误差应该等于C点的delta误差乘上权重B。 我们现在将原图A点位置移动一下,再看看变换位置后A点的delta误差是多少,同样先分析它前向传播影响了卷积结果的哪些结点。经过分析,A点以权重C影响了卷积结果的D点,以权重B影响了卷积结果的E点。那它的delta误差就等于D点delta误差乘上C加上E点的delta误差乘...
重复步骤3-6,不断迭代优化网络参数,直到网络的预测误差达到预设的阈值或者迭代次数达到预设的上限。三、C语言实现BP神经网络算法的代码示例下面是一个简单的C语言代码示例,实现了上述步骤的简化版。需要注意的是,为了方便起见,示例代码省略了一些细节和异常处理机制。在实际应用中,需要根据具体需求进行相应的改进和完善。
反向传播算法—从四个基本公式说起 反向传播四公式： 反向传播的最终⽬的是求得使代价C最⼩时w、b的最佳值，为了⽅便计算引⼊了神经单元误差δ_j^l，其定义为误差C关于某个神经单元z的关系； 其定义如上所⽰，某神经元误差为代价C（总误差）关于z的偏导数，其中l为神经⽹络的层数，j为第...
百度试题 题目以下关于反向传播算法,描述不正确的是()? A.反向传播算法是训练神经网络的主要方法B.该算法不依赖于模型预测误差C.该算法可用于深度学习模型训练D.该算法可用于卷积神经网络模型训练相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
反向传播的目标是计算代价函数C分别关于w和b的偏导数∂C/∂w和∂C/∂b。 反向传播的核心是一个对代价函数C关于任何权重w(或者偏置b)的偏导数∂C/∂w的表达式。这个表达式告诉我们在改变权重和偏置时,代价函数变化的快慢。 神经网络中使用矩阵快速计算输出 ...
反向传播算法的核心目的是对于神经网络中的任何weight或bias计算损失函数CC关于它们的偏导数∂C∂w∂C∂w. 这个式子能够帮助我们知道当我们改变ww或bb的时候,损失函数CC是怎么变化的。虽然计算这个式子可能有一点复杂,但是它提供了一种自然的,直观的解释,所以说反向传播算法并不仅仅是一种快速学习算法,它提供给...
反向传播算法(Backpropagation)是训练神经网络时常用的一种高效算法。它主要用于计算损失函数相对于网络中各权重参数的梯度,并通过这些梯度来更新网络参数,以最小化损失函数。以下是反向传播算法的基本解释和步骤: 基本原理 反向传播算法建立在梯度下降法的基础上,通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数,从而最小化...
该算法通过计算损失函数关于网络参数的梯度,以便更新参数从而最小化损失函数。本文将从反向传播算法的基本原理、计算过程以及实际应用等方面进行阐述。 1.反向传播算法的基本原理 反向传播算法是一种基于梯度下降的优化方法,其核心思想是通过链式法则(chainrule)将损失函数关于各个参数的偏导数进行计算和传递,从而更新网络...