BP 神经网络是一类基于误差逆向传播 (BackPropagation, 简称 BP) 算法的多层前馈神经网络,BP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,大多是在使用 BP 算法进行训练。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,例如训练递归神经网络。但我们通常说 “BP ...
由上面可以得知:神经网络的学习主要蕴含在权重和阈值中,多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了,BP神经网络算法即误差逆传播算法(error BackPropagation)正是为学习多层前馈神经网络而设计,BP神经网络算法是迄今为止最成功的的神经网络学习算法。 一般而言,只需包含一个足够多神经元的隐层,就能以任意精度...
在调整上一层参数时已经被计算了。 此时,图3神经网络上的参数通过BP算法完成一次迭代了,该迭代过程循环进行,直到达到某些停止条件为止。 5. BP算法流程 输入:训练集 D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)} ,学习率 η 输出:所有神经元权重和阈值确定的多层前馈神经网络 1)在 (0, 1) 范围内随机初始化...
BP神经网络是机器学习领域广泛应用的一种算法，尤其在训练多层前馈神经网络时，BP算法展现了卓越的学习能力。其核心是误差逆向传播过程，通过调整网络参数以减小预测输出与实际结果之间的误差。在神经网络的基本运作中，输入数据通过多层处理，每层神经元通过线性组合和激活函数转换。以一个包含隐含层的网络为例...
1)前向传播 :参考神经元模型的计算方法,后一层的值由前一层的值和权值计算得到: \[v_{i+1}=h(v_iw_i) \] 2)反向传播:以均方误差为神经网络的代价函数,对于样本\(k\),假设输出层为第\(i+1\)层,则有: \[E_k=\frac{1}{2}(y^*_k-y_k)^T(y^*_k-y_k)=\frac{1}{2}(v_{i+1}...
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...
【机器学习】【数学推导】神经网络(NN)及误差逆传播(BP详细推导过程),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
神经网络 逆向设计 神经网络算法反向传播 摘要: 最近在学习 Coursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。这是一个面向应用,注重实践而尽量避免数学证明的课程,好处在于能快速帮助更多新人入门。然而从新手到高手的路是绕不开数学的。第五周的课程讲授了人工神经网络参数的训练,其中用到了反向传播算法。本文试图...
BP(back propagation)神经网络是目前应用最广泛的的算法,它是一种按照 逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。神经网络的算法由信息的
zjl 表示第 l 层第j 个神经元的权输入 zjl=∑kwjklakl−1+bjl σ 表示神经元的激活函数 ajl 表示第 l 层第j 个神经元的输出 ajl=σ(zjl) 向量化表示 al=σ(wlal−1+bl) 代价函数( yj 表示训练数据标签, L 表示网络总层数) C=12||y−a||2=12∑j(yj−ajL)2 二 公式结论 采用...