误差逆传播算法(Error BackPropagation,简称BP算法)是神经网络中一种常用的传播算法,由Rumelhart等在1986年提出。它主要用于多层前馈神经网络的训练,通过反向传播误差来调整网络中的权重和偏置,以达到最小化损失函数的目的。BP算法不仅适用于多层前馈神经网络,还可用于其他类型的神经网络,如递...
误差逆传播算法是一种给定输入输出之间关系的学习方法,它能够根据网络中每个单元输出与预期目标输出之间的差异来调整网络中各个单元的权值,从而不断使输出更加接近期望目标输出和减少误差。 在用误差逆传播算法训练神经网络时,首先要做的是确定神经网络的结构,也就是它的网络层和每个层上的神经元个数。然后,在训练过程...
【机器学习】误差逆传播算法（反向传播算法）误差逆传播算法(error BackPropagation，BP)是神经⽹络中常⽤的传播算法。BP算法不仅可以应⽤于多层前馈神经⽹络，还可以应⽤于其他类型的神经⽹络，如训练递归神经⽹络。通常所说的“BP⽹络”⼀般是指⽤BP算法训练的多层前馈神经⽹络。给定训练集 $ D...
反向传播算法又称误差反向传播、BP算法( Backpropagation,缩写为BP)。 BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。 在正向传播过程中,输入信息通过输入层经隐含层,逐层处理并传向输出层。如果在输出层得不到期望的输出值,则取输出与期望之间的差异作为损失值,转入反向传播,逐层求出目标函数对各神经元权值的...
误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练。 给定训练集\(D={ (x_1,y_1), (x_2,y_2),...(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l\)个结果。如图所示,是一个典型的单隐层...
误差逆传播算法(error BackPropagation,BP)是神经网络中常用的传播算法。BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络,还可以应用于其他类型的神经网络,如训练递归神经网络。通常所说的“BP网络”一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈RlD={(x1,y1...
本文将对误差逆传播算法的公式进行推导。 假设我们有一个包含L层的神经网络,其中第l层(1≤l≤L)有nl个神经元。我们用a(l)表示第l层的激活值,用z(l)表示第l层的加权输入值。我们用w(l)表示第l层到第(l+1)层之间的权重矩阵,用b(l)表示第(l+1)层的偏置向量。我们用C表示网络的损失函数。 首先,...
三、误差逆传播算法(BP) 1、BP算法 多层网络的学习能力比单层感知机强得多。欲训练多层网络,简单感知学习规则显然不够了,需要更强大的学习算法。误差逆传播(errorBackPropagation,简称BP)算法就是其中最杰出的代表。BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法。 BP网络:用BP
下面是误差逆传播算法的公式推导过程: 为了方便讨论,我们假设神经网络有L层,设第l(1≤l≤L)层的节点数为nl。误差逆传播算法的目标是根据训练样本计算出神经网络中每个连接的权重的梯度,进而使用梯度下降等优化方法更新权重。 首先,定义以下符号: - ai表示第i层的激活值(向量) - Wi表示第i+1层与第i层之间的...