神经网络的BP算法

经典的BP网络,其具体结构如下:

请特别注意上面这个图的一些符号说明如下:


二.  学习算法

1. 信号的前向传递过程

请特别注意上述公式中的下标,这里,权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置,所以权值矩阵多了一列。

   2.   误差反向传导过程

三.  小结

信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述。其实,就几个公式而已,把相关的几个重要公式再次总结如下:

时间: 2024-10-05 19:50:59

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第一种 %% %用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐层的权值赋初值 v=rand(m,k);%为隐层到输出层的权值赋权值 yyuzhi=rand(1,m);%为输入层到隐层的阈值赋初值 scyuzhi=rand(1,1);%为隐层到输出层的阈值赋权

第5章 实现多层神经网络BP算法

前言 神经网络是一种很特别的解决问题的方法.本书将用最简单易懂的方式与读者一起从最简单开始,一步一步深入了解神经网络的基础算法.本书将尽量避开让人望而生畏的名词和数学概念,通过构造可以运行的Java程序来实践相关算法. 关注微信号"javaresearcher"来获取本书的更多信息. 上一章我们讨论了神经网络的表达能力的数学原理,这一章我们就来实现一个神经网络以及训练算法. 我们今天讨论类似下面的全连接多层单向神经网络: 我们把输入也看作一层,上图中一共有三层.输入和输出层是由问题的输

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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)

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