误差逆传播算法(BP算法)是神经网络中常用的传播算法,分为前向传播和反向传播两个阶段。前向传播计算输出值,反向传播通过链式法则求出每一层的梯度,并更新权值和偏置项以最小化损失函数。 误差逆传播算法详解 误差逆传播算法的定义与背景 误差逆传播算法(Error BackPropagation,简称BP算法...
乘法的反向传播会将上游的值乘以正向传播时的输入信号的“翻转值” 后传递给下游。 翻转值表示一种翻转关系,如图所示,正向传播时信号是x的话,反向传播时则是y;正向传播时信号是y的话,反向传播时则是x。 如下图,1.3 × 5 =6.5、1.3 × 10 = 13计算。另外,加法的反向传播只是将上游的值传给下游,并不需要...
27. 5.3 误差逆传播算法是【火到没朋友的周志华西瓜书】中科院谢涛爆肝录制60小时的机器学习入门教程分享给大家!建议收藏(线性代数/神经网络/TensorFlow/深度学习/支持向量机)的第25集视频,该合集共计96集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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标准BP算法与累计误差逆传播算法区别:标准BP算法每次更新只针对单个样例,参数更新得非常频繁,而且对不同样例进行更新得效果可能出现“抵消”现象,往往需进行更多次的迭代;累积BP算法直接针对累积误差最小化,它在读取整个训练集D一遍后才对参数进行更新,其参数更新的频率低得多;在很多任务中,累积误差下降到一定程度后,...
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。
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...