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: 假设所有的激活函数均为L
神经网络的BP算法推导详解 一.BP算法的提出及其算法思想 二.BP算法 三.前馈计算的过程 四.反向传播的计算 一.BP算法的提出及其算法思想 神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) **函数 3) 找出最优权重值的参数学习算法. BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科...
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...
最近在帮导师写书,负责部分为人工神经网络,于是把bp算法重新推导了一遍,这次使用了矩阵求导,形式更为简洁。 矩阵求导首先介绍一下矩阵求导,做出如下的规定: \tilde{x}\in R^n,\tilde{y}\in R^m,z\in R ,假设…
BP算法推导 BP算法(BackPropagation)反向传播算法又叫误差逆传播算法(error BackPropagation),它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈RlD={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈R... ...
BP网络(Back-Propagation Network)是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。 BP网络又称为反向传播神经网络,它是一种有监督的学习算法,具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力,能较好地解决数据少...
第2章从元素层级详述了权重矩阵和偏置向量的求导过程,并扩展至矩阵书写形式; 接下来,进一步阐述了链式求导过程中维度的准确理解和数学顺序,并简介了实际训练网络时GD, SGD和Mini Batch GD三种基本优化算法; 最后介绍了Cross Entroy损失函数并给出了该函数下BP算法递推起始项的计算. ...
反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。
:前向传播时输入层和隐藏层之间的权重参数。 为神经元1和神经元3之间的权重, 为神经元2和神经元3之间的权重, 为神经元1和神经元4之间的权重, 为神经元2和神经元4之间的权重 :前向传播时隐藏层和输出层之间的权重参数, 为神经元3和神经元5之间的权重, ...