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bp神经网络求导
一文彻底搞懂
BP
算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
答:
使用梯度下降进行参数的学习,我们必须计算出损失函数关于
神经网络
中各层参数(权重 和偏置 )的偏
导数
。假设我们要对第 层隐藏层的参数 和 求偏导数,即求 和 。假设 代表第 层神经元的输入,即 ,其中 为前一层神经元的输出,则根据链式法则有:因此,我们只需要计算偏导数 ...
神经网络
——
BP
算法
答:
BP神经网络
是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层前馈神经网络。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...
bp神经网络
matlab 工具箱怎么调出来?
答:
2. 在BP网络中,
转移函数可求导是非常重要的,tansig、logsig和purelin都有对应的导函数dtansig、dlogsig和dpurelin
。为了得到更多转移函数的导函数,可以带字符"deriv"的转移函数: tansig('deriv')ans = dtansig 第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一...
【
神经网络
原理】神经网络结构 & 符号约定
答:
而且
导数
很好求。为了便于理解,先画一个三层的全连接
神经网络
示意图,激活函数都选用sigmoid函数。 全连接神经网络 指除输出层外,每一个神经元都与下一层中的各神经元相连接。网络的第一层为 输入层 ,最后一层为 输出层 ,中间的所有层统称为 隐藏层 。其中,输入层的神经元比较特殊,不含偏置 ...
卷积
神经网络
前向传播和
BP
后向传播计算步骤
答:
之前所学的DNN是一个全连接的
网络
,采用
BP
算法来计算各参数的梯度,只需要采用链式法则将误差
求导
传递到每个
神经
元的每个参数上即可。特别是,将数据向量化后,求解梯度过程较为简单。但对于CNN来说,CNN涉及到了卷积和池化,在进行后向传播计算时,仅采用矩阵乘法、元素级乘法(对应元素...
神经网络
中的激活函数有什么区别
答:
理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为
BP
的激活函数,而且这都是已经在数学上证明过的问题。但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点,比如说光滑性,鲁棒性,以及在
求导
的时候可以用它自身的某种形式来表示 。这一点在做数值试验的时候很重要,因为权值的反向传播,要求激活函数的
导数
。...
BP神经网络
输出函数可以是hardlim吗?
答:
对于层
网络
而言
BP
学习规则是靠误差的反向传播然后调整各个
神经
元的权向量,其误差反向传播使用的是梯度下降法所以BP学习规则要求神经元的转移函数使用的是可连续的要求其
求导
后也是可连续的。hardlim是分段线性转移函数所以不能用(这也要看设计思路,总之要使用到误差梯度下降法去反向传播误差最后完成收敛这是...
神经网络
中的前向和后向算法
答:
准备一个
神经网络
模型,比如:其中,[i1,i2]代表输入层的两个结点,[h1,h2]代表隐藏层的两个结点,[o1,o2]为输出。[b1,b2]为偏置项。连接每个结点之间的边已经在图中标出。来了解一下前向算法:前向算法的作用是计算输入层结点对隐藏层结点的影响,也就是说,把网络正向的走一遍:输入层—->...
请问
神经网络
里面的代价函数是什么意思?
答:
只能说
BP神经网络
具有拟合非线性函数的功能,属于一种函数拟合神经网络。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。非线性关系是自然界的普遍特...
人工
神经网络
背后的数学原理!
答:
多元函数的梯度下降则涉及到多维度空间,每个
神经
元的权重更新都依赖于其在整体
网络
中的梯度方向。这种反向传播(
BP
)机制,使得计算效率得以提升,同时也揭示了ANN的强大适应性。链式
求导
与误差传播:优化的魔法公式 在ANN的实际操作中,链式求导法则至关重要。通过逐层计算输出对输入的敏感性,我们可以有效...
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