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...
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。
更新w、b公式: 在计算出误差C关于每个权重每个偏置的偏导数后再使用得到的值带入上述公式更新每一个w、b即可,在更新完成w、b后如误差达到指定精度或epochs则继续执行上述的2-5步骤直到误差满意或指定epochs为止;
C+实现神经网络之贰—前向传播和反向传播 前言 前一篇文章C++实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化中,大部分还是比较简单的。因为最重要事情就是生成各种矩阵并初始化。神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和(卷积?)的线性运算和激活函...
那它的delta误差就等于D点delta误差乘上C加上E点的delta误差乘上B。 大家可以尝试用相同的方法去分析原图中其它结点的delta误差,结果会发现,原图的delta误差,等于卷积结果的delta误差经过零填充后,与卷积核旋转180度后的卷积。如下图所示: 好了,直观上的理解有了,我们接下来用数学公式来对此进行证明,尽管它们会有...
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...
反向传播算法—从四个基本公式说起 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，...
首先我们重新规定一下命名,z表示带权输入,a表示输出激活值,即为经过激活函数的带权输入,C表示代价函数,L表示神经网络的层数。 现在我们以sigmoid激活函数为例,用四个公式总结一下反向传播算法: 输出层误差的方程 L层第j个神经元的误差: δLj=∂C∂aLj∗σ′(zLj) ...
A. 输入数据和权重 B. 输出数据和权重 C. 输入数据、输出数据和权重 D. 损失函数和权重 相关知识点: 试题来源: 解析 C。解析:在反向传播中,计算损失函数对权重的梯度需要用到输入数据、输出数据和权重。通过链式法则,从输出层开始逐步向前计算梯度,最终得到损失函数对每个权重的梯度。反馈...
A.反向传播算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成B.反向传播算法适合于多层神经网络,它建立在梯度下降法的基础上C.反向传播阶段将训练输入送入网络以获得激励响应D.反向传播算法主要由两个环节(激励传播.权重更新)反复循环迭代,直到网络对输入的响应的目标范围为止相关...