反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法.该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度.这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数. 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法.该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数. 我们将以全连接层,激活函数采用 Sigm

参考文献:黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009.  47-52 BP神经网络的缺陷:收敛速度慢和局部极小点的问题 使用的改进方案有 1. 学习速率(learning rate)的改进 1.1在训练开始时采用较大的学习速率,在迭代训练时将学习速率减小. 1.2自适应学习速率(略) 2. 激励函数的改进.传统方式使用S函数,对收敛速度,学习效率,误入局部最小等问题进行调整 2.1采用三角函数f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ 2.2采用改

大致原理和一种优化的方案,如下图,公式打字太麻烦,于是用手搞定.

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出

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

转自博客园@编程De: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html  http://blog.sina.com.cn/s/blog_88f0497e0102v79c.html 从神经网络的生物模型说起 我们知道人大脑信息的传递.对外界刺激产生反应都由神经元控制的,人脑就是由上百亿个的这样神经元构成.这些神经元之间并不孤立而且联系很密切,每个神经元平均与几千个神经元相连接,因此构成了人脑的神经网络.刺激在神经网络中的传播是遵循一

转载: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改进

写在前面   各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程. 一.BP神经网络 1.1 简介   BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的   多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近.模型识别分类.数据压缩和时间序列预测等.   一个典型的BP网络应该包括三层:输

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

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

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,

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

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

摘要:本文先从梯度下降法的理论推导开始,说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值.通过两个小例子,说明梯度下降法求解极限值实现过程.在通过分解BP神经网络,详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程,并详细写出每一步的计算结果.该过程通俗易懂,有基本的高数和线代基础即可理解明白.最后通过tensorflow实现一个简单的线性回归,对照理解梯度下降法在神经网络中的应用.码字不易,转载请标明出处.该文中部分内容是研究生课堂论文内容,为避免课程论文被误解为抄袭,所用截图特意添加水印. 一.梯度下降法的

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

学习了吴恩达老师深度学习工程师第一门课,受益匪浅,尤其是吴老师所用的符号系统,准确且易区分． 遵循吴老师的符号系统,我对任意层神经网络模型进行了详细的推导,形成笔记． 有人说推导任意层MLP很容易,我表示怀疑啊．难道又是我智商的问题嘛╮(╯＿╰)╭． 推导神经网络, 我用了一天．最后完成了,我就放心了,可以进行下一部分学习了:) 推这玩意是个脏活累活,直接记住向量化表示(结果)也是极好的. 顺便说一下,本文的图片若看不清,可以另存为本地文件放大看(scan的时候我定了较高的精度),更清楚^^ 该

人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应.某种刺激经过人体多层神经细胞传递后,可以触发人脑中特定的区域做出反应.人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了,这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了. 同时,人体神经系统还具有学习,归纳,推理的能力.我们使用计算机模拟了神经网络后,也具有了一定上述能力. 如上图,x层为输入,对应人体接收信号的神经元(比如眼睛,耳朵,手).y层为隐含层,对应人体的神经网络.z层为输出层,对应人体的大脑.wyx为x层到y层的权重,w

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

global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p = [0.01 0.01 0.00 0.90 0.05 0.00; 0.00 0.00 0.00 0.40 0.50 0.00; 0.80 0.00 0.10 0.00 0.00 0.00; 0.00

http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学