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...
27. 5.3 误差逆传播算法是【火到没朋友的周志华西瓜书】中科院谢涛爆肝录制60小时的机器学习入门教程分享给大家!建议收藏(线性代数/神经网络/TensorFlow/深度学习/支持向量机)的第25集视频,该合集共计96集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
由上面可以得知:神经网络的学习主要蕴含在权重和阈值中,多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了,BP神经网络算法即误差逆传播算法(error BackPropagation)正是为学习多层前馈神经网络而设计,BP神经网络算法是迄今为止最成功的的神经网络学习算法。 一般而言,只需包含一个足够多神经元的隐层,就能以任意精度...
感知机学习算法是误分类驱动的,具体采用随机梯度下降法。即先任意选取一个超平面w0,b0,然后用梯度下降法不断地极小化目标函数,极小化过程中不是一次使M中所有误分类点的梯度下降,而是一次随机选取一个误分类点使其梯度下降 算法的直观解释:当一个实例点被误分类,即位于分离超平面的错误一侧时,则调整w,b的值,使...
误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练。 给定训练集\(D={ (x_1,y_1), (x_2,y_2),...(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述,输出\(l\)个结果。如图所示,是一个典型的单隐层...
本文将对误差逆传播算法的公式进行推导。 假设我们有一个包含L层的神经网络,其中第l层(1≤l≤L)有nl个神经元。我们用a(l)表示第l层的激活值,用z(l)表示第l层的加权输入值。我们用w(l)表示第l层到第(l+1)层之间的权重矩阵,用b(l)表示第(l+1)层的偏置向量。我们用C表示网络的损失函数。 首先,...
三、误差逆传播算法(BP) 1、BP算法 多层网络的学习能力比单层感知机强得多。欲训练多层网络,简单感知学习规则显然不够了,需要更强大的学习算法。误差逆传播(errorBackPropagation,简称BP)算法就是其中最杰出的代表。BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法。 BP网络:用BP
下面是误差逆传播算法的公式推导过程: 为了方便讨论,我们假设神经网络有L层,设第l(1≤l≤L)层的节点数为nl。误差逆传播算法的目标是根据训练样本计算出神经网络中每个连接的权重的梯度,进而使用梯度下降等优化方法更新权重。 首先,定义以下符号: - ai表示第i层的激活值(向量) - Wi表示第i+1层与第i层之间的...
【机器学习】误差逆传播算法（反向传播算法）误差逆传播算法(error BackPropagation，BP)是神经⽹络中常⽤的传播算法。BP算法不仅可以应⽤于多层前馈神经⽹络，还可以应⽤于其他类型的神经⽹络，如训练递归神经⽹络。通常所说的“BP⽹络”⼀般是指⽤BP算法训练的多层前馈神经⽹络。给定训练集 $ D...