【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑，导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年，以Rumel....
十一、神经网络的成本函数和误差反向传播算法
1、Cost Function对于逻辑回归来说，归一化之后的成本函数形式如下所示：神经网络的成本函数是上述逻辑回归成本函数的一般泛化，其形式如下所示：其中 L L L表示神经网络的层数， s l s_l sl表示第 l l l层中的神经元的个数， K K K表示输出层神经元的个数，即分类的数量。注意归一化项中不包含偏置项的归一化处理。2、反向传播算法-Backward Algorithm目标是寻....
深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。Y = np.dot(X, W) + B，计算图如下：式中WT的T表示转置....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。