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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在这篇博文中，我将详细阐述如何实现一个BP算法（反向传播神经网络）在Python中的实例。BP算法广泛应用于深度学习和神经网络中，能够通过学习和优化，使得模型逐渐逼近真实值。本篇内容将涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用等重要内容，让我们有条不紊地掌握BP算法的实践方法。
### 环境准备
在开始实现之前，需要确保满足以下的软硬件要求：
- **软件要求**：
# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2022-02-13 11:04:40
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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2021-05-07 18:28:18
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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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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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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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BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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反向传播算法是神经网络训练参数与权重的方法之一。该方法与梯度下降算法相结合，对网络中所有权重以及偏置计算损失函数的梯度，并利用梯度值来更新权值与偏置，实现损失函数的最小化。1、前向传播前向传播指的是输入的数据在神经网络中，逐层向前传输，一直到输出层为止。2、反向传播（Back Propagation）在网络的训练过程中经过前向传播后得到的最终结果跟训练样本的真实值总是存在一定误差，由这个误差定义损
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2023-07-04 11:38:40
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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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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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文章目录一、粒子群优化算法(PSO)是什么？二、粒子群优化算法有什么用？三、粒子群优化算法的适用范围？四、算法简介(有助于理解)五、算法流程第一步：初始化第二步：计算粒子的适应度第三步：更新个体极值与全局最优解第四步：更新个体的速度和位置第五步：设置终止条件六、matlab代码实现七、运行结果1、各粒子的初始状态位置2、各粒子的状态位置变化图3、各粒子的最终收敛位置4、收敛过程七、粒子群优化算法
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2023-08-16 13:03:21
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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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# BP算法及其应用
BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法。它通过反向传播误差来调整网络的权重和偏置，从而实现对样本数据的分类或者回归预测。本文将介绍BP算法的原理、实现以及应用，并提供Python代码示例。
## 1. BP算法原理
BP算法是一种有监督学习算法，包含两个阶段：前向传播和反向传播。首先，输入样本通过前向传播得到输出结果；然后，通过比较输出
原创
2023-08-26 06:38:35
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BP算法（反向传播算法）是一种用于训练人工神经网络的有效技术。它通过对每个节点的权重进行调整，来最小化网络的误差，从而实现学习。今天我们将深入探讨如何在Python中实现BP算法，包括其背后的数学原理、代码实现以及潜在的扩展方向。
### 背景描述
在20世纪80年代，BP算法首次被提出并在随后几年内广泛应用于机器学习领域[1986-1990]。通过不断优化神经网络的训练过程，BP算法为许多实际
BP算法是训练神经网络的一种算法，其是一种计算神经网络可训练参数的梯度的高效算法，正是因为BP算法的提出和在工程上的实现，使得深度神经网络模型可以比较轻易的训练。 BP算法是建立在梯度下降的优化算法基础之上的，正是因为我们使用了梯度下降的方法来优化我们的模型，我们才有计算参数梯度的需求。当
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2024-09-18 15:26:44
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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
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2023-09-26 15:07:41
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# BP算法科普及其Python实现
## 引言
BP（Back Propagation）算法是一种用于训练人工神经网络的有效监督学习算法。它通过误差反向传播的方法，自动调整神经元之间的权重，从而最小化模型的预测误差。在本篇文章中，我们将介绍BP算法的基本概念和原理，并给出Python代码示例，帮助读者掌握BP算法的实现。
## BP算法概述
BP算法的主要目标是通过反馈系统优化神经网络的
