BP算法演示

本文转载自https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/ Background Backpropagation is a common method for training a neural network. There is no shortage of papers online that attempt to explain how backpropagation works, but fe…

一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战（上篇）

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程. 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的…

深度学习——前向传播算法和反向传播算法（BP算法）及其推导

1 BP算法的推导图1 一个简单的三层神经网络图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr…

[DL学习笔记]从人工神经网络到卷积神经网络_1_神经网络和BP算法

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

1.Summary: Apply the chain rule to compute the gradient of the loss function with respect to the inputs. ----cs231n 2.what problems to slove? 2.1introduction 神经网络的本质是一个多层的复合函数,图: 表达式为: 上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值,它们就是深度学习需要学习的参数,也就相当于直线拟合y=k*x+b中的待求参数k和b.…

JS写的排序算法演示

看到网上有老外写的,就拿起自已之前完成的jmgraph画图组件也写了一个.想了解jmgraph的请移步:https://github.com/jiamao/jmgraph 当前演示请查看:http://graph.jm47.com/example/sort.html <!doctype html> <html> <head> <meta content="text/html; charset=UTF-8" http-equiv="co…

stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

在这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上. 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image).用 X 矩阵表示整个训练集,则 X 是一个 5000*400 (5000行 400列)的矩阵另外,还有一个5000*1的列向量 y ,用来标记训练数据集的结果.比如,第一个训练实例对应的输出…

（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perception）

Deep Learning 近年来在各个领域都取得了 state-of-the-art 的效果,对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效,传统的方法依赖手工选取特征,而 Neural Network 可以进行学习,通过层次结构学习到更利于任务的特征.得益于近年来互联网充足的数据,计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及.本文主要简单回顾一下 MLP ,也即为Full-connection Neural Network ,网络结构如下,分为输入,隐层与输出层,除了输入层外,其余的每层激活函数均采用…

关于BP算法在DNN中本质问题的几点随笔 [原创 by 白明] 微信号matthew-bai

随着deep learning的火爆,神经网络(NN)被大家广泛研究使用.但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚,对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment等问题等呢.要想了解国外大牛的思考过程,需要学习到BP在NN中的本质问题,其中涉及到NN训练对于判决边界如何形成?ASGD为什么尤其在NN中效果比二阶信息效果好?如何选择激活函数合适?为何语音识别中误差函数…

人工智能起步-反向回馈神经网路算法（BP算法）

人工智能分为强人工,弱人工. 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等. 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长.创造力的AI.如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了. 我希望不久的将来能目睹这一奇迹. 不积跬步无以至千里. 先从基础讲起. 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类 1,神经网络 2,遗传算法 3,隐马尔柯夫链这篇的主题是神经网路,其他两种我以后可能会写出来(可能!…

误差逆传播(error BackPropagation, BP)算法推导及向量化表示

1.前言看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾,主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构,但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程.于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行更新的公式推导,通过向量化表示它只用了5个式子就完成了对连接权值更新公式的描述,因此我第一眼看过去对每个向量的内部结构根本不清楚.原因还估计是自己当初…

Canvas制作排序算法演示动画

tips: 形象化演示排序算法可以让初学者快速理解,比较好的例子:jun-lu的SortAnimate,旧金山大学的David Galles教授的算法演示课件.最近在看canvas,试着用js+canvas自己做了一个. 实现思路获取输入字符串存入数组S[]中新建一个对象数组Rect[]{ x , y , target_x , target_y , text:S[i]}(注:x , y 是当前坐标,target_x , target_y 是目的坐标,text 记录字符) 排序使用插入排序…

强算KMeans聚类算法演示器

这些天做C#实验以及这个KMeans算法演示器,学了一下openGL,感觉有待加强. //Point.h /* Point 结构体定义及实现结构体重载了2个运算符: 1.== //推断两个Point的坐标值是否相等 2.<< //用于显示(以友元函数的方式重载) */ #ifndef Point_h_ #define Point_h_ #include <iostream> #include <string> #include <iomanip> usin…

神经网络BP算法C和python代码

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的实际观測结果 y.特征值…

多层神经网络BP算法原理及推导

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最…

链表插入和删除，判断链表是否为空，求链表长度算法的，链表排序算法演示——C语言描述

关于数据结构等的学习,以及学习算法的感想感悟,听了郝斌老师的数据结构课程,其中他也提到了学习数据结构的或者算法的一些个人见解,我觉的很好,对我的帮助也是很大,算法本就是令人头疼的问题,因为自己并没有学习过算法的系统性的课程,现在还是处于不断摸索的阶段,好多算法题目根本就没有什么思路,导致自己对好多题目都很是头疼,就算是自己做过的一些算法的题目,再次遇到也还是不一定会做出来,他给出的建议就是,看懂别人的程序,然后自己去敲,一定会出错,然后调试,有错误接着调试,一直到没有错误为止,并且要时常的去复习…

BP算法

1986年Rumelhart和McCelland在<并行分布式处理>中提出了BP算法,即非线性连续变换函数的多层感知器网络误差反向传播算法. 该算法的思想是:学习过程分为信号的正向传播与误差的反向传播两个过程. 正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐含层逐层处理后传向输出层,若输出层的实际输出与期望输出不符,则转入误差反向传播阶段. 误差反传是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层的误差信号,此信号即作为修正各单元权值的依据. 上述两个过程…

BP算法从原理到python实现

BP算法从原理到实践反向传播算法Backpropagation的python实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实…

神经网络误差逆传播算法推导 BP算法

误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多使用BP算法进行训练. 给定训练集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l$,即输入示例由$d$个属性描述,输出$l$个结果.如图所示,是一个典型的单隐层前馈网络,它拥有$d$个输入神经元.$l$个输出神经元.$q$个隐层神经元,其中,$\theta_j$表示第$j$个神经元的阈值,\(\gam…

神经网络——反向传播BP算法公式推导

在神经网络中,当我们的网络层数越来越多时,网络的参数也越来越多,如何对网络进行训练呢?我们需要一种强大的算法,无论网络多复杂,都能够有效的进行训练.在众多的训练算法中,其中最杰出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神经网络学习算法.在实际任务中,大部分都是使用的BP算法来进行网络训练的.值得一提的是,BP算法不仅适用于多层前馈网络,对于其他类型的神经网络,例如:训练卷积神经网络和递归神经网络. 由于推导过程太多公式,因而我使用的word的截图.(推导过程参考的是周志华老师的<机器学习>(西瓜书…

C++二分查找算法演示源码

如下内容段是关于C++二分查找算法演示的内容. #include <cstdio>{ int l = 0, r = n-1; int mid; while (l <= r){ mid = (l + r) >> 1; if (a[mid] == key) return mid; if (a[mid] > key) r = mid - 1; else l = mid + 1; } return -1;}{ int l = 0, r = n-1; while (l <…

BP算法的矩阵推导

目录 1. 需要的微积分知识 1.1 导数 1.2 求导的链式法则 2. 梯度下降法 2.1 梯度 2.2 梯度算法的解释 3.误差反向传播算法 3.1 理论推导 3.1.1 符号说明 3.1.2 推导过程 3.2 BP算法的小结 3.3 Python实现 3.3.1 最简单三层网络 3.4 附录: 1. 需要的微积分知识 1.1 导数对于一元函数,在导数存在的情况下,在某一点的导数,也就是该点的斜率. 对于多元函数,对于某一点求导,则需要指明方向,两个特殊的方向,1. 偏导:在坐标轴方向的导…

BP算法基本原理推导----《机器学习》笔记

前言多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法. 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧. 神经网络先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用图1 神经网络神经元模型图1就是一个标准的M-P神经元模型. [神经元工作流程] 每个神经元接受n个(图1中只有3个)来自其他神经元或者直接输入的输入信号(图1中分别为x0,x1,x2),这些输入信号分别与每条“神经”的权重相…

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法(backpropagation,BP),这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化,可谓极其经典.也是deep learning的基石之一.还是老样子,下文基本是阅读笔记(句子翻译+自己理解),把书里的内容梳理一遍,也不为什么目的,记下来以后自己可以翻阅用. 5.2 Network Tr…

【BP算法演示】的更多相关文章