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...
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,...
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算法训练的多层前馈神经网络。 需通过学习确定的参数数目:(d+1)*q+(q+1)*l 。 2、BP算法推导 可利用梯度下降法修改权值向量和阈值,需通过学习确定的参数: (1)输入层与隐层之间的权值 ...
神经网络 误差逆传播算法推导 BP算法 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=(x1,y1),(x2,y2),...(xm,ym),xi∈Rd,yi∈RlD=(x1,y1),(x2,y2),...(xm,ym),xi∈Rd,yi∈Rl,即输入示例由dd个属性描述,输出ll...
神经网络误差逆传播算法推导过程,用我自己的理解录了个视频,主要是自己看西瓜书弄了好一会才明白,想把这个过程更直观清晰地呈现一下,虽然应该也没人看吧～欢迎交流,如果有错误的话烦请指正啦知识 校园学习 人工智能 算法 学习 大学 机器学习 打卡挑战 一只还在扑腾的咸鱼 发消息 关注179 ...