BackPropagation(BP)正是基于链式法则的,接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数,y_1代表的是经过模型预测出来的,y_1 = w1 * x1 + w2 * x2,而y^1代表的是实际值,最后是预测值与实际值之间的误差,l_1 = 1/2 * (y_1 - y^1)^2,l_2同理。总的错误是E = ...
反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始, ,所以称为“反向传播”。相关知识点: 试题来源: 解析 证明:用命题公式表述题意为: (1)ABC (2)A¬B C (3)B C 结论:C是子句集的逻辑{ABC , A¬B C , B C}的逻辑结果。 证:① ABC ② ¬ A B C ③ ¬BC ④ ¬ C ⑤ B C...
训练神经网络可以使用梯度下降的方法,重点是计算梯度,也就是损失函数对参数的导数,在图中可以表示为dloss/dW1,dloss/dW2,dloss/db1和dloss/db2。如何计算这些梯度,使用的就是BP算法,其实也就是求导的链式法则。 在每一轮迭代中,首先进行forward propagation,也就是计算computation graph中每个节点的状态: mul1=X...
Wiki:反向传播(Back propagation 或者BP),是“误差反向传播”的简称,它是一种用来训练人工神经网络的常见方法,一般与梯度下降结合使用。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 它通常被认为是一种监督学习方法,因为反向传播需要根据输入值期望得到的已知...
BP算法是适用于多层神经网络的一种算法,它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimise Loss Function。 目 1.定义Loss Function 2.Gradient Descent 3.求偏微分 4.反向传播 5.总结 给出多层神经网络的示意图: 1.定义Loss Function ...
BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)算法。BP神经网络是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成的,它的激活函数采用sigmoid函数。在这其中,输入信号经输入层输入,通过隐层计算由输出层输出,输出值与标记值比较,若有误差,将误差反向由输出层向输入层传播,在这个过程中...
Back Propagation Neuron Network BP(back propagation)神经网络是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,是应用最广泛的神经网络。 1.BP神经网络工作信号正向传递 BP网络由输入层、隐层、输出层组成。 神经元是以生物研究及大脑的响应机制而建立的拓扑...
一、前言 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...
首先来一个反向传播算法的定义(转自维基百科):反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向...
Wiki上对反向传播（Back propagation 或者BP）的描述是“误差反向传播”的简称，它是训练人工神经网络的一种常见方法，通常与梯度下降结合使用。该方法计算网络中所有权重的损失函数梯度，并将这些梯度反馈给最优化方法，以更新权值并最小化损失函数。反向传播通常被认为是一种监督学习方法，因为它需要根据输入...