误差反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法),是一种用于深度学习中的梯度计算方法,尤其在多层神经网络训练中起着核心作用。该算法由Rumelhart、Hinton和Williams在1986年提出,是一种监督学习算法,主要用于前馈神经网络中,通过计算误差的梯度并反向传播来更新网络权重,从而最小化...
局部最小值: 容易陷入局部最小值,导致网络无法收敛到全局最优解。 梯度消失/爆炸问题 (Vanishing/Exploding Gradient Problem): 在深层网络中,梯度可能在反向传播过程中消失或爆炸,影响网络的训练效果。 计算量大: 对于大型神经网络,反向传播算法的计算量很大,需要大量的计算资源。 反向传播算法的...
② 连接方式 : 该网络结构中的连接方式是全连接方式 , 即每个节点都连接全部的相邻层的节点 ; ( 与之对应的是局部连接 ) 韩曙亮 2023/03/27 7440 误差反向传播算法浅解 编程算法神经网络机器学习深度学习人工智能 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练...
反向传播算法(back propagation,简称BP模型)是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。 误差反向传播算法系统的解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有...
反向传播算法是为了更好更快的训练前馈神经网络,从而得到神经网络每一层的权重参数和偏置参数。 首先来一个反向传播算法的定义(转自维基百科):反向传播(英语:Back propagation,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...
BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆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。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络...
反向传播算法又称误差反向传播、BP算法( Backpropagation,缩写为BP)。 BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。 在正向传播过程中,输入信息通过输入层经隐含层,逐层处理并传向输出层。如果在输出层得不到期望的输出值,则取输出与期望之间的差异作为损失值,转入反向传播,逐层求出目标函数对各神经元权值的...
误差反向传播法(Error BackPropagation, BP)是迄今最成功的神经网络学习算法。神经网络的学习过程就是使用训练数据确定神经元之间的连接权重w和神经元阈值 θ 的过程。 机器学习训练的目标是找到令损失函数值最小的一组模型权重参数。因此,在整个训练过程中,需要使用训练数据不断计算损失函数关于各个权重参数的梯度来指出...
基于误差反向传播算法(backpropagation,BP)的前馈神经网络训练过程可以分为以下三步: 1、在前向传播时计算每一层的净输入z(l)和**值a(l),直至最后一层; 2、用误差反向传播计算每一层的误差项 δ(l); 3、计算每一层参数的偏导数,并更新参数。