BP算法，反向传播算法

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时间： 2024-10-23 03:38:53

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神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!

《神经网络和深度学习》系列文章十六：反向传播算法代码

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR硕士生 李盛秋 声明:如需转载请联系[email protected],未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基本等式 四个基本等式的证明(选读) 反向传播算法 反向传播算法代码

《神经网络和深度学习》系列文章十五：反向传播算法

出处: Michael Nielsen的<Neural Network and Deep Learning>,点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文. 本节译者:哈工大SCIR本科生 王宇轩 声明:如需转载请联系[email protected],未经授权不得转载. 使用神经网络识别手写数字 反向传播算法是如何工作的 热身:一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法 关于损失函数的两个假设 Hadamard积 反向传播背后的四个基本等式 四个基本等式的证明(选读) 反向传播算法 反向传播算法代码

DL4NLP——神经网络（一）前馈神经网络的BP反向传播算法步骤整理

这里把按[1]推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下,备忘使用.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第 $l$ 层神经元的个数.偏置神经元不算在内. $W^{l}\in\mathbb R^{n^l\times n^{l-1}}$:第 $l-1

稀疏自动编码之反向传播算法（BP）

假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项(也叫权重衰减项),该项是为了减少权连接权重的更新速度,防止过拟合. 我们的目标是最小化关于 W 和 b 的函数J(W,b). 为了训练神经网络,把每个参数 和初始化为很小的接近于0的随机值(例如随机值由正态分布Normal(0,ε2)采样得到,把 ε 设为0.01), 然后运用批量梯度下降算法进行优

深度学习基础--神经网络--BP反向传播算法

BP算法: 1.是一种有监督学习算法,常被用来训练多层感知机.  2.要求每个人工神经元(即节点)所使用的激励函数必须可微. (激励函数:单个神经元的输入与输出之间的函数关系叫做激励函数.) (假如不使用激励函数,神经网络中的每层都只是做简单的线性变换,多层输入叠加后也还是线性变换.因为线性模型的表达能力不够,激励函数可以引入非线性因素) 下面两幅图分别为:无激励函数的神经网络和激励函数的神经网络 如图所示,加入非线性激活函数后的差异:上图为用线性组合逼近平滑曲线来分割平面,下图为使用平滑的曲线

读懂反向传播算法（bp算法）

原文链接:这里 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点.基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的.同时,也因为反向传播算法是一个递归的形式,一层一层的向后传播误差即可,很容易实现(这部分听不懂没关系,下面介绍).不要被反向传播吓到,掌握其核心思想就很容易自己手推出来. 思想 我们知道神经网络都是有一个loss函数的.这个函数根据不同的任务有不同的定义方式,但是这个loss函数的目的就是计算出当前神经网络建模出来输出的数据和理想数据之间的距离.计算出loss之后

反向传播算法

反向传播算法(英:Backpropagation algorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机. 于1974年,Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法,而人工神经网络只是其中的特例.不巧的,在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法.直到80年代中期,BP算法才重新被David Rumelhart.Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3].David Parker[4]和Yann L

机器学习之反向传播算法

Thoughts of Algorithms 博客园 首页 联系 订阅 管理 随笔 - 54  文章 - 1  评论 - 141 机器学习公开课笔记(5):神经网络(Neural Network)--学习 这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章,为什么这么说呢?这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法,Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项δδ,如何计算ΔΔ的矩阵,以及如何用Matlab去实现后向传播,然而最关键的问题--为什么要这么计算?前面计算的这些量到

反向传播算法简介

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