在这篇文章中，我将分享如何在 Python 中实现 BP 算法。BP（反向传播）算法是一种常用的神经网络训练方法，通过调整神经元之间的权重，以最小化输出层与目标值之间的误差。这个过程久经考验，广泛应用于许多机器学习任务。
## 背景描述
BP 算法是深度学习领域的核心，它能够有效处理非线性问题。通过反向传播，网络能够学习输入数据的特征并进行有效分类。以下是 BP 算法在机器学习中的四象限示意图
误差逆传播算法，又称BP算法，被誉为神经网络中最好的算法，其广泛应用在多层网络中。在这之前，我们先来理解几个概念M-P神经元模型所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。对于第 j 个神经元，接受多个其它神经元的输入信号xi 。各突触强度以实系数w表示，这是第i个神经元对第 j 个神经元作用的加权值。多层神经网络结构学习率...
原创
2022-11-17 00:39:43
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前言： BP(back propagation)神经网络是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。 主要应用在 函数逼近，模式识别，分类，数据压缩（降低数据维度） 算法 优点：广泛的
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2023-08-24 20:37:29
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学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法。而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelh
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2023-07-04 11:42:43
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一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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写文章
BP（反向传播算法）公式推导及例题解析 WILL
深度学习搬砖者
目录一、理论知识回顾1、神经网络模型2、明确任务以及参数1）待估参数：2）超参数：3）任务3、神经网络数学模型定义1）激活函数2）各层权重、阈值定义3）各层输入输出定义4、优化问题的目标函数与迭代公式1）目标函数2）待估参数的优化迭代公式二、python编程1、编程步骤2、数据准备、数据处理、数据划分1）数据下载2）关键代码3、初始化待估参数1）关键代码2）np.random.randint(a,
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2023-10-13 22:03:00
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BP算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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这里默认了解前向传播，所以不在重述这块 我用线性回归讲了下梯度下降的原理以及一些理解。本篇主要在BP反向传播的推导，直接开始 不太会画图，直接手画了一个。隐藏层梯度求解过程如上图所示，为一个输出层神经元，在计算输出层梯度的时候，我们不用去考虑前一层是如何输入的。所以我们用y来表示，图中的y(n)表示第n个样本在前一层的输出值，这一层的输入值。我们将当前节点定义为j。那么当前节点j的输入值之和为
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2023-12-24 09:58:41
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学习日记（2.18）
BP神经网络BP神经网络简介BP(back propagation) 神经网络是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。
BP算法(Back Propagation algorithm, 反向传播算法)
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2024-03-12 22:11:15
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前言 算法实现的过程，我感觉就是把数学推导公式翻译成代码的过程，关于详细的算法思想介绍，已经写在了上一篇博客中，需要参考的可以点这一个，这里重点是实现BP算法。 一、代码实现 我不啰嗦了，直接上代码了，因为看了理论之后，很容易就能读懂代码，而且每一行代码我都加了详细的注释。"""
BP算法的简单实现，这里只有三层网络，目的在于说明其执行过程
调试时可以控制输入的迭代次数和学习率，这样可以动态地看执
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2023-07-04 12:56:16
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BP算法 又称为BP网络.BP学习算法是一种有效的学习方法,但由于在权值调整上采用梯度下降法作为优化算法,容易陷入局部最小,不能保证得到全局最优解。非循环多级网络的训练算法弱点：训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。优点：广泛的适应性和有效性。 网络的构成神经元的网络输入：神经元的输出：应该将net的
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2023-06-14 17:13:50
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反向传播（BP算法）python实现1、BP算法描述BP算法就是反向传播，要输入的数据经过一个前向传播会得到一个输出，但是由于权重的原因，所以其输出会和你想要的输出有差距，这个时候就需要进行反向传播，利用梯度下降，对所有的权重进行更新，这样的话在进行前向传播就会发现其输出和你想要的输出越来越接近了。上面只是其简单的原理，具体实现起来其实就是利用了链式法则，逐步的用误差对所有权重求导，这样便反向得到
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2023-08-24 20:38:30
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1. 反向传播算法介绍误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x^{(N)}),y^{(N)}}\}\)共\(N\)个，输出为\(n_L\)维，即\(\bm y^{(i)
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2023-07-05 14:36:43
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1 BP算法总结 BP算法：bp算法实际上是在神经网络中寻找在合适条件下的最佳权重和bais。实际上是利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。然后再来来调整各层的连接权值+bais，再用调整后的连接权值+bais重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。(注：更新权值的过程实际上最重要的是对误差应用
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2023-12-12 13:26:37
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# Python实现BP算法工具包
在机器学习领域，BP算法（反向传播算法）是深度学习中非常重要的一部分。它主要用于训练人工神经网络，通过计算网络输出与实际目标之间的误差，反向传播这个误差并更新网络的权重，以提高预测精度。本文将逐步介绍如何使用Python实现BP算法，并提供一个简单的工具包。
## BP算法简介
BP算法的核心思想是利用链式法则计算梯度，并通过梯度下降法更新网络的权重。算法
反向传播BP模型学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在19
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2023-08-17 23:28:04
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反向传播算法 BackPropagation ，简称BP算法。常用于训练多层神经网络，那么它到底传播了个啥？又是怎么传播的呢？我们知道，对于一个机器学习算法，其最终预测出的值与实际值一般会存在差异，那么我们定义这个差异为误差E。算法中有若干参数需要学习，那么怎么学习呢？以什么策略去变化参数，使得预测值更接近真实值呢？这就是采用BP算法的初衷，我们知道预测值是由所有参数与相连的输入运算后得到的，也就
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2023-08-25 16:30:34
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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。BP算法会计算网络中所有权重的损失函数的梯度，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。它的学习过程由的正向传播（求损失）与误差的反向传播（误差回传）两个过程组成。 要了解BP算法的计算过程，我们首先要先了解BP神经网络的基本模型，如下图
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2022-01-15 02:16:00
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BP 算法（Back Propagation Algorithm）是一种经典的人工神经网络训练算法，用于解决分类和回归问题。BP 算法基于梯度下降的思想，通过反向传播误差信号来调整神经网络的权重和偏置，从而实现模型的训练。BP 算法通常由前向传播和反向传播两个过程组成。在前向传播过程中，神经网络将输入样本通过多层神经元进行计算，得到输出值。在反向传播过程中，首先计算输出值与实际标签之间的误差，然后
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2023-08-31 07:35:17
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