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: 以上公式中的第一项 是一个均方差项。第...
backpropagation algorithm)是一种用于计算神经网络中各层参数梯度的有效方法。以下关于反向传播算法的描述中,哪一项是不正确的() A. 反向传播算法基于链式法则(chain rule)来计算参数梯度 B. 在反向传播过程中,算法首先从输出层开始向前计算每个神经元的误差项(error term) C. 反向传播算法能够自动地处理神经网络中...
反向传播算法(Backpropagation algorithm) 相关知识点: 试题来源: 解析 反向传播算法(Backpropagation algorithm)是一种用于训练神经网络的优化算法。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度,更新网络参数,以减小损失函数的值。反向传播算法分为两个阶段:前向传播和反向传播。
加号 则可 直接传递下去 偏导:w0是-1*0.2 = -0.2; x0是2*0.2 = 0.4 sigmoid 以下真是一个演示sigmoid的伟大例子: 归纳出三个tricky: 代码实现算法 Part 1: Linear regression Intermezzo 1: Logistic classification function Part 2: Logistic regression (classification) Part 3: Hidden layer 以上部分,总...
BackPropagation(BP)正是基于链式法则的,接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数,y_1代表的是经过模型预测出来的,y_1 = w1 * x1 + w2 * x2,而y^1代表的是实际值,最后是预测值与实际值之间的误差,l_1 = 1/2 * (y_1 - y^1)^2,l_2同理。总的错误是E = ...
There are several advantages to using a backpropagation algorithm, but it also comes with challenges. Advantages of backpropagation algorithms include the following: They don't have to tune many parameters aside from the number of inputs.
Backpropagation algorithm(一个trainning example) 因为我们是先求的δ(4),再求δ(3),再一层层往input layer那边推,所以叫做Backpropagation algorithm。 δj(l)是对的第l层的node(activation) j的修正,因为第一层是我们观察到的features 的值,是正确的值,不需要修正,所以不存在δ(1) ...
back-propagation algorithm译为 反传播算法 === 您好！您提出的问题，我的答案已经给出，请您浏览一遍！有什么不懂的地方欢迎回复我！希望我的答案对您有所帮助！如果满意请及时点击【采纳为满意答案】按钮 若是客户端的朋友在右上角评价点【满意】您的采纳！是我答题的动力 也同时给您带来知识和财富...
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希望能对读者理解神经网络的反向传播有一定的帮助Further readingHow the backpropagation algorithm works.A...