权重阈值修正-反向传播法

0 网络计算结果

  B(m)=f( n( W(n,m)*X(n) ) - Θ(m) )  %中间层的输出

  Y(k)=f( m( V(m,k)*B(m) ) - ф(k) )  %输出层的输出

1 计算误差值

  E(k)=Y‘(k)-Y(K)    %Y‘表示样本真实的输出值

2 计算校正误差

  dV(k)=E(K) * Y(k) * ( 1-Y(k) )

  dW(m)=k( dV(k) * V(m,k) ) * B(m) * ( 1-B(m) )

3 误差校正

  V(m,k)=V(m,k) + dV(k) * B(m) * [学习率]

  W(n,m)=W(n,m) + dW(m) * X(n) * [学习率]

  ф(k)=ф(k) + dV(k) * [学习率]

  Θ(m)=Θ(m) +  dW(m)* [学习率]

时间: 2024-10-13 03:31:16

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一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容

神经网络中的反向传播法

直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是链式求导法则的应用.按照机器学习的通用套路,我们先确定神经网络的目标函数,然后用随机梯度下降优化算法去求目标函数最小值时的参数值. 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集\(\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m)},y^{(m)})\}\)它包含m个样本.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:\[J(W,b;x,y)=\frac{1}{2}||h_{W,b}{(x

python: 深度学习-误差反向传播法

ReLU层的设计: ReLU函数: 导数: class Relu: def __init__(self): self.mask=None def forword(self,x): self.mask=(x<0) #变量mask是由True/False构成的Numpy数组 out=x.copy() out[self.mask]=0 return out def backward(self,dout): dout[self.mask]=0 dx=dout return dx Sigmoid层的设计:

基于误差反向传播法的神经网络学习的全貌图

前提 神经网络中有合适的权重和偏置,调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习.神经网络的学习分为下面4 个步骤. 步骤1(mini-batch)     从训练数据中随机选择一部分数据.步骤2(计算梯度)      计算损失函数关于各个权重参数的梯度.步骤3(更新参数)      将权重参数沿梯度方向进行微小的更新.步骤4(重复)      重复步骤1.步骤2.步骤3. 原文地址:https://www.cnblogs.com/latencytime/p/11079285.html

神经网路(三) 反向传播直观理解

这是典型的三层神经网络的基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换,让你把数据灌进去后得到你期望的输出.如果你希望你的输出和原始输入一样,那么就是最常见的自编码模型(Auto-Encoder).可能有人会问,为什么要输入输出都一样呢?有什么用啊?其实应用挺广的,在图像识别,文本分类等等都会用到,我会专门再写一篇Au

第二节,神经网络中反向传播四个基本公式证明——BackPropagation

参考文章 神经网络基础 Neural Networks and Deep Learning.       Michael A. Nielsen 一文弄懂神经网络中的反向传播法:讲的很详细,用实例演示了反向传播法中权重的更新过程,但是未涉及偏置的更新 假设一个三层的神经网络结构图如下: 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成: C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 + bjl 代价函数C是aj

神经网络和深度学习之——误差反向传播算法

在讲解误差反向传播算法之前,我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程.请细细体会,当输入向量\(X\)输入感知器时,第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的,也可以理解成我们任意设置了初始值,并和输入做点积运算,然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值,更新后的权重值又接着和输入相互作用,如此迭代多次,得到最终的权重. 信号向前传播,权重的更新反向传播,是这样吗? 是的,你的直觉没错,确实是反向传播. 1. 前馈的实质 反向传播这个术语经常被误解为用于多层神经网络的整个学习算法.实际上,反向传

小白学习之pytorch框架(6)-模型选择(K折交叉验证)、欠拟合、过拟合(权重衰减法(=L2范数正则化)、丢弃法)、正向传播、反向传播

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

【MLP】多层感知机网络——BPN反向传播神经网络

BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络,是前向神经网络的一种. BP网络主要用于: 1)函数逼近与预测分析:用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络,逼近一个函数或预测未知信息: 2)模式识别:用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来: 3)分类:把输入矢量以所定义的合适方式进行分类: 4)数据压缩:减少输出矢量维数以便于传输与存储. 比如,一个三层BPN结构如下: 由输入层.隐含层和输出层三层组成.其中每一层的单元与之相邻