推导第三,四个公式,都用到了以下这个基本知识: 3.5 反向传播代码 根据这四个公式,可以得出BP算法的代码,每个步骤将公式放到上面,方便查看。 defbackprop(self, x, y): 01 占位 nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in
d{w_{ij}^{l}}=dz_{i}^{l}*a_{ij}^{l-1}(由公式6,9可得) 用向量的表示方式,那么最后可得BP的几个式子: dA^{l} =W^{l+1}*dZ^{l+1} dZ^{l} = g^{'l}(Z^{l})*dA^{l} dW^{l} = dZ^{l}*(A^{l-1})^{T} 3、代码实现 源文件:https://pan.baidu.com/s/1g-Ota9OU...
(2)使用训练集训练BP神经网络分类算法; (3)使用五折交叉验证对模型性能(准确度、精度、召回率和F1值)进行评估和选 择; (4)使用测试集,测试模型的性能,对测试结果进行分析,完成实验报告中实验五的推荐 部分。 三、算法步骤、代码、及结果 1.算法伪代码 输入:训练数据集D,测试数据集T,网络结构参数(如隐藏层神...
0],[1,1]]) train_y = np.array([0,1,1,0]) #初始化网络,总共2层,输入数据是2维,第一层3个节点,第二层1个节点作为输出层,激活函数使用Relu linear1 = LinearLayer(2,3) relu1 = Relu() linear2 = LinearLayer(3,1) #训练网络 for i in range(10000): #前向传播Forward,获取网络输出 o0...
BP算法代码实现 BP算法(Backpropagation Algorithm)是一种常用的神经网络训练算法,它主要用于监督式学习任务中的模型训练。 BP算法的核心思想是通过反向传播来更新神经网络的权重和偏差,以使得神经网络的输出逼近目标输出。在反向传播的过程中,通过求解梯度来更新每个连接权重和偏置的值,从而最小化损失函数。以下是BP算法...
主函数:BP_xor_classifier.m clc;close all;clear; %%训练集 %% xor训练集 X = [0,0;0,1;1,0;1,1]'; %一列为一个样本 Y = [1,0;0,1;0,1;1,0]'; %标签一列为一个标签onehot编码后的 %%圆训练集(网络太浅,分类效果不好)
一、BP神经网络: BP(Back Propagation)神经网络,即反向传播神经网络,是一种通过不断调整权重和偏置来最小化损失函数的算法。在C中实现时,其基本结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。以下是一段简单的BP神经网络的C代码片段: // 定义神经元及其权重与偏置structNeuron{doublebias;std::vector<double>weights;double...
深度学习之反向传播算法(BP)代码实现 反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法(BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个4层的全连接网络,来完成二分类任务。网络输入节点数为2,隐藏 层的节点数设计为:25、50和25...