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BP反向传播算法
一文彻底搞懂
BP算法
:
原理推导+数据演示+项目实战
(上篇)
答:
反向传播算法(Backpropagation Algorithm,
简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识
!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体...
反向传播算法
是什么?
答:
反向传播算法,简称BP算法,
适合于多层神经元网络的一种学习算法
。它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系:一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射,这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多...
bp算法
是什么?
答:
误差反向传播算法:BP算法的基本思想是,学习过程包括两个过程:信号前向传播和误差后向传播
。(1)前向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层。(2)错误反向传播:输出错误(某种形式)->隐藏层(逐层)->输入层。BP算法基本介绍:多层隐含层前馈网络可以极大地提高神经网络的分类能力,但长期...
解读
反向传播算法
(BackPropagation)
答:
根据
BP算法
的过程演示,可以得到BP算法的一般过程: 1. 正向传播FP(求损失) 此过程中,我们根据输入的样本、给定的初始化权重值W和偏置项的值b, 计算最终输出值以及输出值与实际值之间的损失值。( 注意:如果损失值不在给定的范围内则进行接下来反向传播的过程, 否则停止W,b的更新。 ) 2...
神经网络——
BP算法
答:
BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)算法
。其算法基本思想为:在2.1所述的前馈网络中,输入信号经输入层输入,通过隐层计算由输出层输出,输出值与标记值比较,若有误差,将误差反向由输出层向输入层传播,在这个过程中,利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。BP...
读懂
反向传播算法
(
bp算法
)
答:
给定一个损失函数之后,用 表示,说白了
反向传播
就是求∂C/∂w和∂C/∂b,然后将这个值乘以和对应的w,b进行相减就可以实现一次的参数更新了。为什么这样的操作就可以优化网络,减小loss值呢?来源于导数的概念和速度相关。∂C/∂w和∂C/∂b相当...
bp
学习
算法
中,任选两层之间的权值修正量的求解步骤
答:
在
BP
(
反向传播
,Back Propagation)学习
算法
中,任意两层之间的权值修正量的求解步骤主要包括两个步骤:误差的反向传播和权值的更新。首先,进行误差的反向传播。当输出层的实际输出与期望输出之间产生误差时,这个误差会按照某种方式反向传播回网络中,这个过程就是误差的反向传播。反向传播误差实际上就是...
对于多层神经网络,
BP
(
反向传播
)
算法
的直接作用是()。
答:
对于多层神经网络,
BP
(
反向传播
)
算法
的直接作用是()。A.提供训练集、测试集样本 B.加快训练权值参数和偏置参数 C.提高神经网络特征表示精确度 D.科学评价训练模型 正确答案:B
反向传播算法
的介绍
答:
反向传播算法
(英:Backpropagation algorithm,简称:
BP算法
)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。 于1974年,Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法,而人工神经网络只是其中的特例。不巧的,在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法。直到80年代中期,BP算法...
bp算法
在人工神经网络中的作用是什么?
答:
BP(Back Propagation)算法是一种常用的人工神经网络训练算法,是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。在人工神经网络中,
BP算法
的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习,并通过学习来调整神经网络的权值,以使得神经网络能够较好地对未知数据进行预测。
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