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BP神經網路程式碼和原理

神經網路的結構 神經網路的網路結構由輸入層,隱含層,輸出層組成。隱含層的個數 輸出層的個數=神經網路的層數,也就是說神經網路的層數不包括輸入層。下面是一個三層的神經網路,包含了兩層隱含層,一個輸出層。其中第一層隱含層的節點數為3,第二層的節點數為2,輸出層的節點數為1;輸入層為樣本的兩個特徵X1,X […]

【機器學習演算法篇】卷積神經網路中反向傳播演算法深入理解

背景 CNN的引數調優是通過BP演算法實現的,BP演算法詳解如下。 概覽 使用有2個輸入單元的神經網路,2個隱層神經元以及2個輸出神經元。此外,隱層和輸出神經元會包含一個偏置,下面是基本的網路結構: 為了便於後面說明的說明,我們對該網路設定一些初始的權重、偏置以及輸入和輸出: 反向傳播的目標是對權重 […]

三十分鐘理解計算圖上的微積分:Backpropagation,反向微分

神經網路的訓練演算法,目前基本上是以Backpropagation (BP) 反向傳播為主(加上一些變化),NN的訓練是在1986年被提出,但實際上,BP 已經在不同領域中被重複發明了數十次了(參見 Griewank (2010)[1])。更加一般性且與應用場景獨立的名稱叫做:反向微分 (rever […]

BP神經網路(推薦)

神經網路由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成,每個節點代表一種特定的輸出函式,稱為啟用函式(activation function);每兩個節點間的連線都代表一個對於通過該連線訊號的加權值,稱之為權重(weight),神經網路就是通過這種方式來模擬人類的記憶。網路的輸出則取決於網路的結構、網路 […]

BP神經網路學習筆記

在BP神經網路中,輸入層和輸出層的節點個數都是確定的,而隱含層節點個數是部確定的, 可以根據經驗公式來確定: h為隱含層節點的數目,m和n分別是輸入層和輸出層節點的數目,a為1~10之間的調節常數; 關於隱含層,一般認為,增加隱藏層數可以降低網路誤差,提高精度,但也使網路複雜化,從而增加了網路訓練時 […]

西瓜書5.5 程式設計實現BP神經網路——標準BP演算法、累積BP演算法

這裡照著書上的公式,實現了一下標準BP演算法,和累積BP演算法,BP是error Back Propagation的意思,誤差逆傳播。BP網路通常是指用BP演算法訓練的多層前饋神經網路。程式碼是照著書本公式自己寫的,沒有參考網上的其他版本。 資料和程式碼地址:https://github.com/q […]