精华内容
下载资源
问答
  • 今天有朋友咨询我反向传播算法,我觉得不需要太复杂的推导,就可以解释清楚这个算法的原理。 序 假定神经网络采用下面的结构: 1. 最简单的神经网络模型 我们考虑最简单的情况:一个输入节点、一个输出节点、一个...
  • 神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程

    万次阅读 多人点赞 2018-05-09 22:25:53
    1 反向传播算法BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一...

    1  反向传播算法和BP网络简介

     

        误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层(即信号是前向传播的);(2)计算每一层的误差,误差的计算过程是从最后一层向前推进的(这就是反向传播算法名字的由来);(3)更新参数(目标是误差变小)。迭代前面两个步骤,直到满足停止准则(比如相邻两次迭代的误差的差别很小)。

        本文的记号说明:

     

     

     

    下面以三层感知器(即只含有一个隐藏层的多层感知器)为例介绍“反向传播算法(BP 算法)”。

    2 信息前向传播

     

     

    3 误差反向传播

    3.1 输出层的权重参数更新

    3.2  隐藏层的权重参数更新

    3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新

    3.4 BP算法四个核心公式

     

    3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数

    3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数

    4 梯度消失问题及其解决办法

    5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法

     

     

     

     

    展开全文
  • 文件内描述了BF神经网络的基本原理(英文),看不懂可以自行百度找中文,网上资料很...资料里面重点是使用反向传播算法在MATLAB上实现了函数y=sin(2piX1)*sin(2piX2)的拟合。附带有MATLAB的(.m)文件,可以直接运行。
  • 反向传播算法 这个网络只有3层,分别是蓝色的输入层、绿色的隐藏层和红色的输出层。 假设给了m个训练样本,第i个输入输出对表示为: 其中,x和y是3维向量。对于输入x,我们把g称作神经网络的预测(输出)值。 ...

    BP(Back Propagation)神经网络通常是指具有三层网路结构的浅层神经网络。

                                                   

    反向传播算法

    1.什么是BP 算法?
    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。BP神经网络是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成的,它的激活函数采用sigmoid函数。在这其中,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。
    2.为什么要使用BP算法?直接使用梯度下降不行吗?
    梯度下降可以应对带有明确求导函数的情况,或者说可以应对那些可以求出误差的情况,比如逻辑回归,我们可以把它看做没有隐层的网络;但对于多隐层的神经网络,输出层可以直接求出误差来更新参数,但其中隐层的误差是不存在的,因此不能对它直接应用梯度下降,而是先将误差反向传播至隐层,然后再应用梯度下降,其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则(Chain Rule)的帮助,因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。 

                                                     

    这个网络只有3层,分别是蓝色的输入层、绿色的隐藏层和红色的输出层。

    假设给了m个训练样本,第i个输入输出对表示为:
    其中,x和y是3维向量。对于输入x,我们把g称作神经网络的预测(输出)值。

    对于每个训练样本来说,有:

    给定输入x,我们要找到使得预测值g与输出值y相等或比较相近的一组网络权重。因此,我们加入了误差函数,定义如下:

    我们推广到一般情况,而不是之前的3个输出单元。假设输出层有任意数量的输出单元,设为n,对于这种情况此时的总误差(损失函数)为:

    用z来代表某个输出单元的总输入,求出下面公式的值:

    但是,g是关于z的函数,应用链式法则,把它重写为:

    g作为Logistic函数,z是它的输入,所以可以表示为:

    进而得到:

    设绿色单元的预测值为g’,绿色层中的单元k与红色层(输出层)中的单元j之间的连接权重设为:

    图中,黄色输出单元对应的总输入z。为了计算这个总输入,先获得每个绿色单元的输出值,在把其与连接绿色单元和黄色单元的红色箭头权重相乘,并将它们全部相加。

                                                   

    进行推广,假如有任意数量的绿色单元,设为n,这个n与上面定义的不同,可以表示为:

    推导还没有完成,我们仍需要计算误差相对于第一层和第二层连接权重的导数。接下来,计算误差与第k个绿色单元输出值的变化关系:

    由于第k个单元有j个连接权重,我们也考虑在内:

    推导到这里结束,我们得到了总误差相对于某个单元输出值的导数。现在,我们可以忽略红色输出层,把绿色层作为网络的最后一层,并重复上述所有步骤来计算总误差E相对于输入权重的导数。

     

    展开全文
  •  误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层(即信号是前向传播的)...
    1  反向传播算法和BP网络简介

        误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层(即信号是前向传播的);(2)计算每一层的误差,误差的计算过程是从最后一层向前推进的(这就是反向传播算法名字的由来);(3)更新参数(目标是误差变小)。迭代前面两个步骤,直到满足停止准则(比如相邻两次迭代的误差的差别很小)。

        本文的记号说明:

     


    下面以三层感知器(即只含有一个隐藏层的多层感知器)为例介绍“反向传播算法(BP 算法)”。


    2 信息前向传播


    3 误差反向传播



    3.1 输出层的权重参数更新



    3.2  隐藏层的权重参数更新



    3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新


    3.4 BP算法四个核心公式

    3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数



    3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数


    4 梯度消失问题及其解决办法

    5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法






    展开全文
  • BP反向传播算法

    2020-10-24 09:21:45
    关于BP反向传播算法自己的一些理解,便于日后回顾。 BP算法是神经网络(Nueral Network)的核心思想。其主要的作用是,根据实际输出(output)与期望输出(target)的误差(Error)来调整权重(weight)。使得实际...
    1. 关于BP反向传播算法自己的一些理解,便于日后回顾。
      BP算法是神经网络(Nueral Network)的核心思想。其主要的作用是,根据实际输出(output)与期望输出(target)的误差(Error)来调整权重(weight)。使得实际输出更好的贴合期望输出。

    2. BP算法的英文全称是Error Back Propagation,即误差反向传播算法。
      下面以两层神经网络为例,说明BP算法。即输入层(input)、隐藏层(hidden)和输出层(output)。一般输入层不算做一层。因此是两层神经网络。

      2.1 正向传播
      在进行误差反向传播之间,先进行正向传播,将权重和节点值相乘。再将结果通过激活函数(例如:sigmoid函数)。作为下层节点的输入。

      2.2 反向传播
      反向传播时,将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元, 使各层单元获得误差信号作为修正各单元权值的依据
      反向传播示意图如下:
      反向传播示意图

    3. BP算法-学习目的和学习方法
      3.1 学习目的—使得误差(Error)最小,即最小化(target-output)
      在这里插入图片描述
      3.2学习方法—梯度下降
      即通过求导的方法,沿着误差变小的方向移动。
      在这里插入图片描述

    4. 证明过程
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    对于以上的证明,没有理解也没关系。记住下图中的公式即可。
    在这里插入图片描述
    以上便是我对BP算法的理解。如有错误,敬请指正!

    展开全文
  • BP反向传播算法的具体计算

    千次阅读 2017-07-22 10:25:34
    BP反向传播算法的具体思想和计算方式 BP算法采用有监督学习方式,基于梯度下降算法,极小化误差函数 主要思想:将学习过程分为信号正向传播过程和误差反向传播过程两个阶段。 什么是梯度下降算法?梯度下降算法:...
  • 注:本文转自 一文弄懂神经网络中的BP反向传播算法-Charlotte77-博客园安利Charlotte77 的深度学习系列博客 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程(英文版),有中文版就直接看了,后来发现有些...
  • BP反向传播算法之激活函数

    千次阅读 2019-04-02 11:42:25
    神经元模型:用数学公式表示为:,f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh 等。...① 激活函数 relu: 在 ...
  • 反向传播算法BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层...
  • 利用BP神经网络拟合sinx函数,有训练集和测试集生成的部分,代码完整
  • 误差反向传播算法利用高等数学里面的复合函数求导的思想,可以分别把每一层的线性项作为一组自变量,则前一层的误差敏感项(Cost Function对于这个线性项的偏导)就可以是由所有与其有连接的下一层的误差传播项乘以...
  • 吴恩达机器学习课程反向传播算法的数学推导 Proof of Back Propagation Algorithm.pdf 【本文旨在给出吴恩达机器学习课程反向传播算法的数学推导】
  • BP——反向传播算法公式推导及代码

    千次阅读 多人点赞 2019-03-14 23:51:19
    BP——反向传播算法计算过程详解人工神经网络的结构前向传播激活函数反向传播梯度下降具体计算过程 本文主要参考吴恩达和李宏毅的深度学习视频,然后自己做的笔记 反向传播计算部分参考李宏毅的视频讲解,要是有...
  • 首先了解下Iris鸢尾花数据集: ...Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。... // create teacher 反向传播算法 BackPropagationLearning teacher = new BackPropagationLearning(network); /...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 15,102
精华内容 6,040
关键字:

bp反向传播算法

友情链接: zhujiexian.zip