bp神经网络训练权值公式
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BP神经网络基础算法
BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机
码农笔录
6年前
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BP神经网络的限制与改进
一,BP网络的限制 在人工神经网络的应用中,绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式,但这并不说明BP网络是完美的,其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1,学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手
6年前
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【转】脉络清晰的BP神经网络讲解,赞
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
文艺小青年
6年前
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浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播
雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者文海宁,银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播,也有被Deepmind青睐的正向传播,以及以BAM网络背后的双向传播,本文将对这些训练方法进行简单的探讨,如果你有兴趣,欢迎留言。 1. 典型的BAM
青衫无名
7年前
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从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)
作者从神经网络简单的数学定义开始,沿着损失函数、激活函数和反向传播等方法进一步描述基本的优化算法。在理解这些基础后,本文详细描述了动量法等当前十分流行的学习算法。此外,本系列将在后面介绍 Adam 和遗传算法等其它重要的神经网络训练方法。 I. 简介 本文是作
技术小能手
6年前
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BP人工神经网络的介绍与实现
神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多
橘子红了呐
6年前
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ghost丶桃子
8年前
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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)
这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的
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