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
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2022-07-16 00:54:37
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一、BP神经网络1．概念：BP神经网络是一种按照误差反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网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。2．基本原理：人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在
一、神经网络的损失函数 其实神经网络在干的事情就是学习，我们知道学习是需要“学习资料”以及“参考答案”的，所以呢神经网络的学习就是我们先给神经网络一些训练数据（学习资料）和标签（参考答案）， 然后让给神经网络预先
神经网络的反向传播算法1 反向传播算法和BP网络简介2 信息的前向传播3 误差反向传播3.1 输出层的权重参数更新3.2 隐藏层的权重参数更新3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新3.4 BP算法四个核心公式3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数4 梯度消失问题及其解决办法5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法 1 反
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2023-08-24 20:41:17
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BP神经网络：误差反向传播算法公式推导 开端： BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差（损失函数）定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 4. 输入层与隐藏层间的权重更新公式推导 欢迎转载，转载时请注明出处，谢谢！ ...
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2021-05-30 00:57:00
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神经网络是一个模仿人脑的计算模型和系统。人脑有复杂多层的神经元系统以及架构于之上的正向传导和反向反馈信号回路。神经网络里面所谓前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backword Propagation）概念则与之类似。一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者
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2023-08-31 17:27:45
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优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的，因为反向传播算法是一个递归形式，通过一层层的向后求出传播误差即可。计算Loss函数的目的：**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离，根据反向传播算法可以不断更新网络中的参数使loss函数不断下降，使输出数据更加理想。那么如何根据一个网络的loss来更新参数，即如何更新网络节点中的权重w和偏差b的值？神经网络中的参数说明：表示神
1. 误差反向传播算法（Back Propagation）：①将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；③在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。④迭代上述三个步骤
神经网络的正向传递与反向传播1.单个神经元2.由神经元组成的神经网络3.目标函数4.求解损失函数对某个权值的梯度5.反向传播算法Backpropgation5.1 明确一些定义5.2 计算一个梯度5.3 反向传播误差6.优化示例 1.单个神经元神经网络是由一系列神经元组成的模型，每一个神经元实际上做得事情就是实现非线性变换。如下图就是一个神经元的结构：神经元将两个部分：上一层的输出 与权重 对应
1974年，哈佛大学沃伯斯(Paul Wer
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2023-06-21 19:54:18
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误差传播误差种类及来源观测精度误差正向传播误差反向传播 误差种类及来源测量学中，真值X减去测量值Li被称为误差（观测误差）： 误差可分为： 1、粗差 &nb
误差反向传播法步骤准备好学习数据。进行权重和偏置的初始设置，设置学习率。计算神经单元的输出值及平方误差C。根据误差反向传播法，计算各层的神经单元误差。根据神经单元误差计算平方误差C的偏导数。计算出代价函数CT和它的梯度δ\deltaδCT。根据6中计算出的梯度更新权重和偏置的值。反复更新3~7操作，直到判定代价函数CT值充分小。流程图...
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2021-08-11 09:04:38
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神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练出一个最符合真实数据的映射f。训练最符合真实数据f的过程就是神经网络的训练过程，神经网络的训练可以分为两个步骤：一个
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2023-08-18 14:30:35
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BP神经网络过程：基本思想BP算法是一个迭代算法，它的基本思想如下：将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。迭代上述三个步骤（即对数据
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2023-08-18 22:47:40
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文章目录一.误差反向传播算法是干什么的？二.计算图(一) 了解计算图的写法(二)局部计算(三) 计算图的优点三. 误差反向传播算法的具体实现一.误差反向传播算法是干什么的？通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度，数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。用梯度的方法计算神经网络的权重参数，虽然理解起来很容易理解
BP算法工作流程及数学推导, 核心: 多元函数求偏导, 熟练应用链式法则就搞定了.
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2022-08-23 10:40:02
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【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-2022 10月》的学习笔记。本次是对深度学习介绍和反向传播机制的学习总结。本节针对上节课内容，对batch、梯度下降方法进行讲解。通过本次学习加深了对optimization方法的理解，同时明白对深度学习的优化方向和解决办法。= =原本17年的视频将bp来着，到21年视频里么有找到bp的。把之前将loss的过完了，和题目出
梯度消失指的是 权重不断更新，直观上看是从最后一层到第一层权重的更新越来越慢，直至不更新其本质原因是反向传播的连乘效应，导致最后对权重的偏导接近于零。另外一个网友的解释：sigmod函数的导数----x*(1-x) 反向传播的时候是一个链式偏导，神经元经过前向传播sigmod函数激活后就是一个0到1之间的数，现在还乘以1-x,两个小数相乘，乘的多就趋于0了，梯度就是0了。另外一个比较完
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2023-07-24 15:45:36
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反向传播的理解
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2022-09-13 10:18:26
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目录1 BP神经网络的介绍2 BP神经网络设计的一般原则 1 BP神经网络的介绍BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值；每一层包含若干个神经元，相邻层之间的神经元相互连接（包含一定
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2023-06-21 20:57:54
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