其中,上标代表层数,星号表示卷积,b表示偏置项bias, σ \sigma σ表示激活函数。 2.反向传播算法(Back propagation) BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。简单的理解,它的确就是复合函数的链式法则,但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。要回答题主这个问题“如何直观的解释back propagation...
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面,详细介绍反向传播(Back Propagation)。 反向传播 1、反向传播的本质 (1)前向传播(Forward Propagation) 前向传播是神经网络通过层级结构和参数,将输入数据逐步转换为预测结果的过程,实现输入与输出之间的复杂映射。 前向传播 输入层: 输入层接收训练集...
[translate] asoftens the blows 软化吹动 [translate] awe explain the backpropagation algorithm, since it is widely used and many other algorithms are derived from it. 我们解释backpropagation算法,因为它用途广泛,并且许多其他算法从它获得。 [translate] ...
神经网络基础之Back-Propagation Algorithm 推导 Back-Propagation Algorithm 又称为误差反向传播算法。它是神经网络两个计算流中的一个,另一个是前向传递。 前向传递定义了一个优化好的神经网络具体计算的过程。 而误差反向传播算法则定义了神经网络优化的方向。 接下来,我们来详细推导一下神经网络如何根据已有的信息进...
The back propagation (BP) neural network algorithm is a multi-layer feedforward network trained according to error back propagation algorithm and is one of the most widely applied neural network models. BP network can be used to learn and store a great deal of mapping relations of input-output...
反向传播算法 Backpropagation Algorithm 假设我们有一个固定样本集 ,它包含 个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为: 这是一个(二分之一的)方差代价函数。给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为:...
BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。 简单的理解,它的确就是复合函数的链式法则,但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 要回答题主这个问题“如何直观的解释back propagation算法?” 需要先直观理解多层神经网络的训练。 机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务...
back-propagationLevenberg-Marquardt algorithmEMG signal classifierThis paper presents an application of artificial neural network for the classification of single ... MI Ibrahimy,MR Ahsan,OO Khalifa - 《Measurement Science Review》 被引量: 19发表: 2013年 Design and Optimization of Levenberg-Marquardt ...
The capabilities of natural neural systems have inspired both new generations of machine learning algorithms as well as neuromorphic, very large-scale integrated circuits capable of fast, low-power information processing. However, it has been argued that
Recurrent Backpropagation and the Dynamical Approach to Adaptive Neural Computation Error backpropagation in feedforward neural network models is a popular learning algorithm that has its roots in nonlinear estimation and optimization. It ... Pineda,J Fernando - 《Neural Computation》 被引量: 279发表...