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)
首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 BP(Back Propagation，后向传播)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，大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙
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2021-05-07 16:29:51
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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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简介 BP(Back Proragation, BP)误差反向传播算法 它是具有指导训练的前馈多层网络训练算法,是靠调节各层的权值,使网络学会由输入输出对组成的训练组。其核心思想是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传,即: 信号正向传播;误差反向传播 执行优化的方法是梯度下降法 最常用的激 ...
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2021-07-27 16:37:00
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反向传播算法 解释算法流程
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2019-12-28 17:09:00
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一、累积BP算法前文所讲的标准BP算法每次只针对一个训练集中的一个样例。权值和阈值更新的比较频繁，但是对不同的样例进行更新的效果可能出现“抵消”现象。因此，为了达到同样的累积误差极小点，累积BP算法直接针对累积误差最小化，它在读取整个训练集D一遍后才对参数进行更新，频率会低很多。但是，在很多任务中，累积误差下降到一定程度后，进一步的下降会很缓慢，这时，标准的BP往往会更快获得更好的解，在训练集D非
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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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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参考文献《基于移动边缘计算的计算卸载与能效优化研究_刘星星》基本粒子群算法（PSO）简介算法原理初始粒子群都朝着全局最优随机移动，某个粒子A在自己周围也存在局部最优，那么粒子A的下一步走向取决于一下几个因素：（1）全局最优点的方向；（2）局部最优点的方向；（3）自己当前的行进方向。将这三个因素以一定的权重加权求和，就可以得到粒子A的下一步走向。若粒子A的下一步找到的解优于全局最优解，那么我们就将这
一句话: BP算法是基于梯度下降算法的迭代算法,用来优化模型参数, 作用相当于梯度下降算法感知器:感知器使用特征向量来表示前馈神经网络,它是一种二元分类器,把矩阵上的(实数值向量) 映射到输出 上(一个二元的值) 感知器
误差逆传播算法 (error BackPropagation,简称 BP)符号表示：给定训练集 D ,上图神经网络含有 个输入神经
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2023-07-24 17:59:22
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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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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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# Java BP算法简介及示例
## 前言
BP（Back Propagation）算法是一种用于训练人工神经网络的常用算法。它通过反向传播误差来调整神经网络的权重，从而实现对输入数据的分类或预测。本文将介绍BP算法的原理、步骤以及使用Java语言实现的示例。
## BP算法原理
BP算法基于梯度下降法，通过最小化神经网络的误差函数来调整神经元之间的连接权重。其核心思想是使用链式法则计算
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2023-08-09 20:42:52
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2022-01-26 10:24:28
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2021-07-12 15:16:31
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BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl
D
=
在一般的全联接神经网络中，我们通过反向传播算法计算参数的导数。BP 算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但 CNN 中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。原始的 BP 算法首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（不熟悉 BP 可以参考How the backp
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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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,
