一、神经网络的优化算法在BP神经网络的范畴中，一般说到优化算法，指的就是梯度下降。梯度下降的公式可以表示如下，其中J(θn)表示要优化的损失函数，η表示学习率： &
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2023-06-14 17:06:28
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➤03 第三题参考答案1.构造BP网络进行函数逼近(1) 逼近简单函数构建单隐层的神经网络，隐层节点个数20，传递函数为sigmoid函数，输出神经元的传递函数为线性函数。
▲ 神经网络结构 直接在（0 ~ 1）之间均匀采样50个样本，使用最基本的BP算法训练上述网络。
▲ 逼近函数 随着训练次数的增加，网络的输入输出关系变化如下：
▲ 训练过程中网络对应函数的变化
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2023-07-05 19:55:24
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题目：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力，用来训练BP网络，使其能够拟合某一附加白噪声的正弦样本数据。解答：采用贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练BP网络，目标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05,最大迭代次数epochs=500，拟合附加有白噪声的正弦样本数据，拟合数据均方根误差为0.0054，拟合后的图形用以下代码可以得出。Matalb代码：clear all; %
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2023-06-09 15:44:45
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误差逆传播（BP）算法初介绍正向传播FP就损失反向传播BP回传误差根据误差修改权重继续迭代至最优算法推导梯度下降简介梯度下降就是从起点开始，沿着梯度 的方向，按照步长 的大小，一步一步地走到谷底梯度的理解梯度分为正梯度方向和负梯度方向（可以理解为求最大值和最小值）谷底的理解（以负梯度为例）达到最小值步长的理解第一，步长长度太小第二，步长太大值得注意的是，步长太大，很可能跨过最低点，运气好的话可能会
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2023-12-19 20:52:18
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（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。而带momentum项的SGD则写生如下形式：（6）学习率：（7）weight decay:weight decay是放在正则项（regularization
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2023-10-30 23:13:40
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主要参考了吴恩达老师【神经网络和深度学习】系列课程。 文章目录一、梯度下降（Gradient Descent）(1) 梯度下降理解(2) 算法过程(3) 神经网络中的梯度下降二、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）三、Mini-batch梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）四、总结参考 一、梯度下降（Gradient Descent）
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2023-07-29 11:19:20
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一、概念神经网络是已知自变量x和真实结果y，要求拟合出F(x)。 神经网络的架构可以看做是黑箱测试，但你不知道黑箱指代的F(x)到底是什么，不过没关系，我们知道其中的参数（是随机初始化的），即神经元之间做连接的那些个边指代的权值。一个神经网络的参数是非常庞大的，自变量一般是非常多个，以至于参数也是有很多，且神经网络一般会有很多个隐藏层，所以一个神经网络是一个多元复合函数。我们向黑箱中输入你的自变量
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2023-09-05 10:32:33
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上一章中我们学习了神经网络怎么通过梯度下降算法学习权重和偏移的。但是我们的讨论中缺了一块：我们没有讨论如何去计算损失函数的梯度。本章中，我将介绍一个计算梯度的快速算法：逆向传播算法(backpropagation)。BP算法在1970年代首次被提出，但是直到David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams 1986年的一篇论文，人们才意识到它的重
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2024-01-16 21:00:34
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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的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓
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2017-06-26 23:45:00
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法，关于最小二乘法，可参考笔者的上一篇博客 BP 神经网络中的基础算法之一 —— 最小二乘法。何为梯度？在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 f(x,y), 分别对 x,y 求偏导数，求得的
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2024-04-07 21:23:42
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一般神经网络的训练过程可分为两个阶段：一、通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值作对比，得出两者之间的差距（损失函数）。二、通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度，再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。 应用了反向传播算法的前馈神经网络依旧是前馈的，反向传播不是区分前馈与反馈的标准。前馈神经网络：每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信
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2024-02-12 20:28:18
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梯度下降法梯度：目标值对所有自变量的导数的向量组成梯度下降算法（Gradient Descent）：沿梯度下降的方向求解极小值用来训练或学习训练集上的参数w和b算法过程：
初始化参数为任意值求解梯度▽f更新参数，θ=θ-α▽f，α为学习率（大于0）若达到指定迭代次数或收敛条件，训练结束.否则继续执行第2步为了便于理解，以一元函数为例 要找到一个合适的输入值w，使输出的函数值C(w)最小。先随
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2023-07-04 11:47:33
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机器学习-深度学习篇深度学习及其参数更新时梯度的求解1. 神经网络1.1 神经元模型1.2 感知机与多层网络2. 反向传播2.1 误差逆传播算法-BP2.2 向前传播与向后传播参考 深度学习及其参数更新时梯度的求解1. 神经网络机器学习中提到的神经网络是指神经网络学习，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。神经网络的定义有很多种，这里说下自己的理解：神经网络是基于大量简单模型“连接”搭建
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2023-10-16 10:16:13
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梯度下降算法。神经网络的学习的目的是找到是损失函数的值尽可能效的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。遗憾的是这个问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化的问题更加复杂。 下面给出几种最优化算法的优缺点算法优点缺点SDG避免冗余数据的干扰，收敛速度加快，能够在线学习。更新值的方差较大，收敛过程会产生波动，
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2023-08-18 14:39:12
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1.在线性回归问题中，我们通常使用下面公式来拟合训练集：其中,为特征向量的个数；2.如图假设x是二维的，则有3. 我们可以将损失函数表示为： 4. 我们将目标函数转成求损失函的最小值，该问题已经转换成了最小二乘问题，因此我们可以使用梯度下降法对求最小值。 1） 首先,为了简化问题，我们假设只有一
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2024-01-11 22:03:23
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1 一阶优化算法 这种算法使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x)，从而找到最合适的矩阵权重θ。最常用的一阶优化算法是梯度下降。 2 二阶优化算法二阶优化算法使用了二阶导数(也叫做Hessian方法)来最小化或最大化损失函数。由于二阶导数的计算成本很高，所以这种方法并没有广泛使用。 1
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2023-08-24 20:31:27
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bp神经网络中的gradient是什么意思bp神经网络中的gradient是什么意思若果对你有帮助，请点赞写作猫。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方
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2023-07-05 21:06:35
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1、如何提高bp神经网络的预测精度啊跟你的预测对象有很大关系。 1. 根据你的预测对象的特性选取合适的输入层、输出层和隐层神经元数目。 2. 选择合适的神经网络训练函数。 3. 保证足够的训练样本数据，并且确保这个训练样本数据有足够的精度能够反映需要预测的对象的特性。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络的精度低，怎么解决？建议用RBP神经网络进行训练如何提高bp神经网络的准确率。使用方法：
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2023-07-29 11:26:50
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bp(back propagation)修改每层神经网络向下一层传播的权值,来减少输出层的实际值和理论值的误差其实就是训练权值嘛训练方法为梯度下降法其实就是高等数学中的梯度,将所有的权值看成自变量,误差E作为因变量即E=f(w1,w2,w3,....,wk)//这些w就是每一层向下一层转移的权值,具体在哪层不要管,只有计算上的差别现在我们希望最小化E的值,怎么最小化呢?就通过修改w的值来最小化首先
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2023-07-19 14:32:38
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深度学习之BP神经网络31.原理1.1多层网络输入层多个输入节点分别以不同的权重输入到隐藏层之中，汇合后的数值再通过隐藏层或者输出到输出层，可以有多个不同的激活函数。1.2BP网络模型下图为一个三层的BP神经网络，X为输入层的输入向量，V是输入层输出到隐藏层的权值，Y为隐藏层的输出向量，W为隐藏层输出到输出层的权值，O为最后输出层的输出。 对于输出层，f代表激活函数，netk是隐藏层的输出乘以各自
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2023-11-08 22:44:16
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