神经网络 bp算法

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神经网络 bp算法 相关的博客

20分钟搞懂神经网络BP算法

在学习深度学习过程中，无意间发现一篇介绍BP算法的文章，感觉非常直观，容易理解。这篇文章的最大亮点是：不像其他介绍BP算法的文章，用一堆数据符号和公式来推导。文中通过使用一条具体的样本数据，为我们展示了模型训练中的参数迭代计算过程，为我们理解BP算法提供了很
gigastat@ali 6年前 9639

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 6年前 2345

中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.3 神经网络的 BP 算法

1.3 神经网络的 BP 算法 它描述了网络输出和目标输出之间的距离，刻画了网络性能的好坏。显然，J越小，网络性能越好。寻求J的极小点是BP算法的目标。 这一关系式表明只要能计算出敏感性，即可据此计算出梯度。 删除中间过程，有 通过计算网络最后一层神经元的敏
行者武松 6年前 1573

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 1928

为啥神经网络里的BP算法花了那么久才被发明?

Roseblatt在五十年代就提出了感知机, 又过了将近30年, 多层神经网络的BP算法才得以普及。 而事实上这不过是微积分中链式法则的简单应用而已, 为什么要花这么久呢？ bengio在quora上这样回答道： 很多看似显而易见的想法只有在事后才变得显而易
知与谁同 6年前 887

BP 神经网络算法

sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需 这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(
程序员诗人 6年前 806

机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propag
大黄有故事 7年前 2628

中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言

1.1 引言 神经网络是实现人工智能的重要途径之一。近年来，深度神经网络在语音识别、图像理解、自然语言处理、智能博弈、智能医疗等领域内的大数据问题上取得一系列重大突破，引起了人们对神经网络的极大兴趣，并引领人工智能蓬勃向前发展。反向传播（backpropag
行者武松 6年前 1934

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