可分别表示为: 下面是基于随机梯度下降更新参数的反向传播算法: 单纯的公式推导看起来有些枯燥,下面我们将实际的数据带入图1所示的神经网络中,完整的计算一遍。 2. 图解BP算法 图5 图解BP算法 我们依然使用如图5所示的简单的神经网络,其中所有参数的初始值如下: 输入的样本为(假设其真实类标为“1”): 第一层网络的参数为: 第
BP 算法执行的流程(前向传递和逆向更新) 在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连...
它通过反向传播算法,不断调整网络中的权重和偏置,使得网络的输出结果更加接近于真实结果。本文将详细介绍BP神经网络的基本原理、工作机制以及应用场景。二、BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种多层前馈神经网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层负责接收外部输入的数据,隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有...
BP神经网络的原理就像下面的图一样,模仿人的大脑的原理,把看到的东西作为输入,然后经过大脑,最后作为输出。 1.2.BP神经网络结构 BP神经网络在这个思想下,构造了下面的数学模型: 它的数学表达式如下: 这是一个只有一个隐层的BP神经网络(加上输入层、输出层,称为三层BP神经网络), BP神经网络也可以有多个隐层,多层...
BP算法的核心原理在于其误差的反向传播机制。首先，通过计算输出层与实际结果之间的误差，来估计输出层直接前导层的误差。接着，利用这个误差来进一步估计更前一层的误差，以此类推，逐层反向计算，最终得到所有其他各层的误差估计。这一过程不断迭代，直至达到预设的精度要求或训练轮次上限。BP算法的详细步骤如下：首先...
1. 反向传播算法介绍 误差反向传播(Error Back Propagation)算法,简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差,从而极大减少运算量。 设训练数据为{(x(1),y(1)),⋯,(x(N)),y(N)}{(x(1),y(1)),⋯,(x(N)),y(N)}共NN个,输出为nLnL...
BP算法则是基于吴恩达在斯坦福机器学习的讲义中有关BP算法原理的部分,增强了前向传播算法中缺少的神经网络自我调整的能力。 神经网络自我调整主要体现在权重值的更新上,因此,求取式(5)后,需逐层进行权重wi的更新,即求取∂Loss∂wijk和∂Loss∂bik。
实现数据预处理之后,接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方,可以查看“一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)”)。首先我们实现神经元的计算部分、激活函数以及激活函数的求导部分。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
这里我们使用的就是BP算法。 先来根据神经元工作流程来定义几个量,这里再贴一下修改后的神经网络流程图 图3 3层前馈神经网络图 【定义】 第i个输入神经元到第j个隐藏层神经元的权重:Vij 第i个隐藏层神经元到第j个输出层神经元的权重:Wij 第i个隐藏层神经元的输出:bi ...