【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....
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