BP算法是Geoffrey Hinton于1988年在论文《Learning representations by back-propagating errors》中提出。它通过反向传播偏差来计算神经网络的梯度,进而更新参数进行模型训练。时隔六年,重温BP算法是为后续深入研究TensorFlow自动微分与联邦学习梯度加密传输做准备。 说明:本文以吴恩达老师的《machine learning》为主要素材,其他...
公式一(反向传播最后一层的错误) 我们不采用向量的形式来推导,这里仅是涉及到标量的计算。 根据定义:δ j l \mathop \delta \nolimits_j^lδjl=δ C δ z j l \frac{{\delta {\rm{C}}}{{\delta \mathop z\nolimits_j^l }}δzjlδC(学过微积分的同学肯定很好理解,这里的错误就...
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: 第二层网络的参数为: 第三层网络的参数为: 假设所有...
v⟵v+Δv v ⟵ v + Δ v 下面以从隐层到输出层的权重为例来推导神经网络的BP算法。 BP算法基于梯度下降(gradient descent)策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整。 隐层到输出层的权重是whj w h j ,根据权重的调整公式: whj=whj+Δwhj w h j = w h j + Δ w h j 关键点:Δwhj Δ w ...
二、误差逆传播算法 BP网络 input层第i个神经元与hidden层第h个神经元之间的连接权为:vih hidden层第h个神经元的阈值为:γh hidden层的输入为:αh=∑i=1dvihxi,输出为:bh=f(αh−γh) hidden层第h个神经元与output层第j个神经元之间的连接权为:ωhj output层第j个神经元的阈值为:Θj outp...
51CTO博客已为您找到关于BP算法推导的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及BP算法推导问答内容。更多BP算法推导相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
在BP 算法推导我相信你一定了解一些基本的内容。所以我直接进入BP的算法推导过程。 BP网络的学习算法-学习过程 正向传播 输入样本---输入层---各隐层---输出层 判断是否转入反向传播阶段 若输入层的实际输出(h(x))与期望的输出(y)不符。 误差反传 误差以某种形式在各层表示---...猜你喜欢BP推导 假设...
一、BP算法的推导过程 1.前向传播 首先,我们需要先进行前向传播,计算网络的输出结果。 设输入层的神经元数量为n,输出层的神经元数量为m,隐藏层的神经元数量为p。 首先,给定输入样本X,通过输入层的神经元的权重矩阵W1进行加权求和,并经过激活函数f,得到隐藏层的输出结果H1 H1=f(W1·X) 接着,利用权重矩阵W2...
def:前向传播时输入层和隐藏层之间的权重参数。def为神经元1和神经元3之间的权重,def为神经元2和神经元3之间的权重,def为神经元1和神经元4之间的权重,def为神经元2和神经元4之间的权重 def:前向传播时隐藏层和输出层之间的权重参数,def为神经元3和神经元5之间的权重,def为神经元4和神经元5之间的权重。