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

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,

参考:张玉宏<深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践>265-271页

目录 前置知识 梯度下降法 激活函数 多元复合函数求偏导的相关知识 正向计算 符号定义 输入层 隐含层 输出层 误差函数 反向传播 输出层与隐含层之间的权值调整 隐含层与输入层之间权值的调整 计算步骤 前置知识 梯度下降法 \[ 设损失函数为F(\vec{w}) \\ 则F(\vec{w}+\Delta{\vec{w}})-F(\vec{w}) = \nabla{F(\vec{w})} \cdot \Delta{\vec{w}}\\ 其中\nabla{F(\vec{w})} 是 F(\vec{w

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

机器学习中,神经网络算法可以说是当下使用的最广泛的算法.神经网络的结构模仿自生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,想下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位:如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激活,否则不被激活.误差逆传播算法(error back propagation)是神经网络中最有代表性的算法,也是使用最多的算法之一. 误差逆传播算法理论推导 误差逆传播算法(error back propagation)简称BP网络算法.而一般在说BP网

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

神经网络的BP推导过程 下面我们从一个简单的例子入手考虑如何从数学上计算代价函数的梯度,考虑如下简单的神经网络,该神经网络有三层神经元,对应的两个权重矩阵,为了计算梯度我们只需要计算两个偏导数即可: 首先计算第二个权重矩阵的偏导数,即 首先需要在之间建立联系,很容易可以看到的值取决于,而,而又是由取sigmoid得到,最后,所以他们之间的联系可以如下表示: 按照求导的链式法则,我们可以先求对的导数,然后乘以对的导数,即 由于 不难计算 令 上式可以重写为 接下来仅需要计算即可,由于 忽略前面的

阅读并理解提供给大家的C语言文法文件. 参考该文件写出一个自己好理解版的现实版的完整版的C语言文法. 给出一段C程序,画出用上述文法产生这段C程序的完整语法树. 程序:冒泡算法C程序 点此文字查看原图(完整图片) #include <stdio.h> main() { int i,j,temp; ]; ;i<;i++) scanf ("%d,",&a[i]); ;j<=;j++) { ;i<-j;i++) ]) { temp=a[i]; a[i]=

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

一.单层感知器 1958年[仅仅60年前]美国心理学家FrankRosenblant剔除一种具有单层计算单元的神经网络,称为Perceptron,即感知器.感知器研究中首次提出了自组织.自学习的思想,而且对对所解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,因而对神经网络的研究齐了重要作用. 1.单层感知器模型 单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,如果包括输入层在内,应为两层.如图所示: a.输入层:$ X=(x_1, x_2, .., x_i, ..., x_n)^T$. b.输出层:$

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,

Lec 4 BP神经网络详细推导 本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导.方便后面手撸一个BP神经网络. 目录 Lec 4 BP神经网络详细推导 4.1 网络结构 4.1.1 损失函数 4.1.2 网络结构 4.2 Forward Propagation 4.3 Back Propagation 4.3.1 第三层权重偏导的求法 4.3.2 第二层权重偏导的求法 4.3.3 第一层权重偏导的求法 4.3.4 直观感

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan

转载出处:http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神经网络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到