反向传播算法(Backpropagation Algorithm),简称BP算法,是一种适合多层神经元网络的学习算法。它的基本思想是通过计算输出层的误差,然后将这个误差反向传播到网络的每一层,逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数,构成目标函数对权值向量的梯量,作为修改权值的依据。该算法避免了重复子表达式的指数爆炸,并有效减少了公共...
反向传播(Backpropagation,BP) 上面提到了梯度下降的方法,而如何去计算那些梯度,变成了神经网络算法在工程实现上的核心问题。我们称之为反向传播算法。 反向传播(Backpropagation)用于计算神经网络中各层权重和偏置的梯度,从而实现模型参数的更新。它是前向传播的逆过程,通过计算损失函数对神经网络输出的梯度,逐层向后传...
反向传播算法(英:Backpropagation algorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。 于1974年,Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法,而人工神经网络只是其中的特例。不巧的,在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法。直到80年代中期,BP算法才重新被David Rumelha...
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 = ...
误差逆传播算法(BP算法、反向传播算法) 误差逆传播(error BackPropagation,简称BP)算法,也叫反向传播算法,是解决多层网络的杰出代表。 值得指出的是,BP算法不仅可用于多层前馈神经网络,还可以用于其他类型的神经网络。 来自西瓜书-P102 约定记号: 神经网络的输出...
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 ...
反向传播算法(Backpropagation Algorithm,BP算法)是深度学习的重要思想基础 目录 一、BP算法的推导 1、前向传播的计算 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层计算 2、反向传播计算 计算偏导数 二、实际数据代入推导BP算法 1、前向传播计算 第一层隐藏层的计算 ...
BP网络(Back-Propagation Network)是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络又称为反向传播神经网络,它是一种有监督的学习算法,具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力,能较好地解决数据少...
Backpropagation反向传播算法(BP算法) 1.Summary: Apply the chain rule to compute the gradient of the loss function with respect to the inputs. ---cs231n 2.what problems to slove? 2.1introduction 神经网络的本质是一个多层的复合函数,图: ...