文章 2024-06-28 来自:开发者社区

**反向传播算法**在多层神经网络训练中至关重要,它包括**前向传播**、**计算损失**、**反向传播误差**和**权重更新**。

反向传播算法(Backpropagation Algorithm)是训练人工神经网络中最为广泛使用的算法之一,特别是在多层前馈神经网络中。以下是反向传播算法的基本工作原理: 前向传播(Feedforward)阶段: 输入数据首先通过网络的输入层进入,经过一系列的隐藏层(如...

文章 2024-06-22 来自:开发者社区

神经网络反向传播算法

今天我们来看一下神经网络中的反向传播算法,之前介绍了梯度下降与正向传播~       神经网络的反向传播 专栏:实战PyTorch 反向传播算法(Back Propagation,简称BP)是一种用于训练神经网络的算法。 反向传播算法是神经网络中非常重要的一个概念,它由Rumelhart、Hinton和Williams于...

神经网络反向传播算法

神经网络概览及算法详解

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文章 2024-05-14 来自:开发者社区

什么是神经网络学习中的反向传播算法?

反向传播算法是神经网络中用于训练的核心算法,它通过计算损失函数相对于网络参数的梯度来更新参数,从而最小化损失函数。这个过程涉及到了复杂的数学运算,但其基本思想是利用链式法则来高效地计算这些梯度。通过反向传播,神经网络能够从输出层向输入层逐层调整权重,以提高模型的预测准确性。 反向传播算法的基本原理 反向传播算法的执行可以分为两个主要阶段:前向传播和反向传播。 ...

文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【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....

【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)
文章 2023-07-28 来自:开发者社区

基于标准反向传播算法的改进BP神经网络算法(Matlab代码实现)

文献来源,然后复现之:💥1 概述    SBP算法已成为用于训练多层感知器的标准算法,如图1所示。它是一种广义最小均方 (LMS) 算法,它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。这个标准是:详细文章下载链接:https://ieeexplore.ieee.o...

基于标准反向传播算法的改进BP神经网络算法(Matlab代码实现)
文章 2023-02-01 来自:开发者社区

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...

十一、神经网络的成本函数和误差反向传播算法
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

反向传播算法推导-全连接神经网络

本文《反向传播算法推导-全连接神经网络》系SIGAI原创,只供学习使用,未经允许,不得转载,不得用于商业用途。

文章 2022-02-14 来自:开发者社区

Nature子刊:大脑学习也靠反向传播?Hinton等用新一代反向传播算法模拟神经网络

什么是反向传播?反向传播全称叫“误差反向传播”,英文Backpropagation,缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一,反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差,并在更新权重时对其取反,从而确保权重引起的误差在减小。说得简单一点,BP的核心...

Nature子刊:大脑学习也靠反向传播?Hinton等用新一代反向传播算法模拟神经网络
文章 2017-11-09 来自:开发者社区

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降,链式求导法则而来的

原文:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好,适合入门! 神经元 神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃函数;而当我们说神经元时,激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示: 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量,激活函数是sig.....

文章 2017-01-24 来自:开发者社区

零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

   神经元   神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃函数;而当我们说神经元时,激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示:       sigmoid函数的定义如下:     将其带入前面的式子,得到     sigmoid函数是一个非线性...

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