此外,BP算法还常用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。 误差逆传播算法与其他优化算法的比较 与其他优化算法相比,BP算法具有以下特点: 与随机梯度下降(SGD)的比较:SGD每次只针对一个训练样例更新参数,而BP算法可以基于整个训练集或mini-batch进行参数更新。SGD的更新频率更高,但可...
BP是一个迭代学习算法,在迭代的每一轮中采用广义的感知机学习规则对参数进行更新和估计,任意参数θ的更新估计式为: 对训练例 (xk,yk) , 假定神经网络的输出为a(3)=(a1(3),a2(3)) , 则网络在该样例上的均方误差为: 通过该误差对神经网络上的参数进行调整。BP算法基于梯度下降策略,以目标的负梯度方向对参...
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 ...
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...
【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...
在这篇文章里面将分析标准BP算法。 初始条件 在上一篇博客中已经分析了简单的神经元应用,那就是与、或、非功能的神经网络实现,但是实际应用中的需求往往比这复杂许多,因此两层的神经元满足不了我们的需求,于是我们就需要带有隐层的神经网络,也就是多层的神经网络。
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...
误差逆传播算法是训练多层网络的的典型学习算法。 BP算法 BP是一个迭代学习算法,在迭代的每一轮中采用广义的感知机学习规则对参数进行更新估计。对每个训练样例,BP算法执行以下操作:先将输入示例提供给输入层神经元,然后逐层将信号前传,直到产生输出层的结果;然后计算输出层的误差,再将误差逆向传播至隐层神经元,最后...
神经网路反向传播(BP)算法原理 一.BP算法简介 BP算法的学习过程由正(前)向传播过程和反向传播过程组成。 1.正向传播 将训练集数据输入到ANN的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果; 2.反向传播 由于ANN的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直...