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神经网络bp算法推导
一文彻底搞懂
BP算法
:原理
推导
+数据演示+项目实战(上篇)
答:
由上式我们可以看到,第 层
神经
元的误差项 是由第 层的误差项乘以第 层的权重,再乘以第 层激活函数的导数(梯度)得到的。这就是误差的反向传播。 现在我们已经计算出了偏导数 、 和 ,则 和 可分别表示为:下面是基于随机梯度下降更新参数的
反向传播算法
:单纯的公式
推导
看...
BP
人工
神经网络
方法
答:
BP算法是一种有监督的模式识别方法,包括学习和识别两部分,其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分
。正向传播开始时,对所有的连接权值置随机数作为初值,选取模式集的任一模式作为输入,转向隐含层处理,并在输出层得到该模式对应的输出值。每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。此时,输出值...
读懂
反向传播算法
(
bp算法
)
答:
反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点
。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时,也因为反向传播算法是一个递归的形式,一层一层的向后传播误差即可,很容易实现(这部分听不懂没关系,下面介绍)。不要被反向传播吓到,掌握其核心思想就很容易自己手推出来。...
神经网络BP
模型
答:
4.采用弹性
BP算法
(RPROP)计算权值W、偏差b的修正值ΔW,Δb 1993年德国 Martin Riedmiller和Heinrich Braun 在他们的论文“A Direct Adaptive Method for Faster Backpropagation Learning:The RPROP Algorithm”中,提出Resilient Backpropagation算法——弹性BP算法(RPROP)。这种方法试图消除梯度的大小对权步的有害影响,...
bp神经网络
原理
答:
Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差
反向传播算法
,简称BP,系统解决了多层
神经网络
隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整
推导
。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器...
如何理解
神经网络
里面的
反向传播算法
答:
反向传播算法
(
BP算法
)主要是用于最常见的一类
神经网络
,叫多层前向神经网络,本质可以看作是一个general nonlinear estimator,即输入x_1 ... x_n 输出y,视图找到一个关系 y=f(x_1 ... x_n) (在这里f的实现方式就是神经网络)来近似已知数据。为了得到f中的未知参数的最优估计值,一般会...
BP神经网络
(误差反传网络)
答:
,oi,…,ol)T;输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示,V=(V1,…,Vj,…,Vl)T,其中列向量Vj表示隐层第j个
神经
元的权值向量;隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示,W=(W1,…,Wk,…,Wl)T,其中列向量Wk表示输出层第k个神经元的权值向量。图8.11 三层
BP网络
[8]
BP算法
的基本思想是:...
BP神经算法
是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
BP
神经网络
算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。1 传统
的BP算法
简述 BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,...
深入浅出
BP神经网络算法
的原理
答:
BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。我们现在开始有监督
的BP神经网络
学习
算法
:1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否
反向传播
=>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>...
BP神经网络
方法
答:
BP算法
是一种比较成熟的有指导的训练方法,是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层,如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP
神经网络
模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层节点之间不连接。输入信号从输入层节点,依次传过各隐含层节点,然后传到输出层节点...
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