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  • BP神经网络

    一、BP神经网络模型BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层二、隐含层的选取 在BP神经网络中,输入层和输出层的节点个数都是确定的,而隐含层节点个数不确定,那么应该设置为多少才合适呢?实际上,隐含层节点个数的多少对神经网络的性能是有影响的,有一个经验公式可以确定隐含层节点数目,如下?其中为隐含层节点数目,为输入层节点数目,为输出层节点数目,为之间的调节常数。在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。 四、反向传递子过程 在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。假设输出层的所有结果为,误差函数如下?至此BP神经网络的原理基本讲完。 五、BP神经网络的注意点 BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。
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  • BP神经网络

    一、BP神经网络模型BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程(1)工作信号正向传递子过程(2)误差信号反向传递子过程在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层在BP神经网络中,输入层和输出层的节点个数都是确定的,而隐含层节点个数不确定,那么应该设置为多少才合适呢?实际上,隐含层节点个数的多少对神经网络的性能是有影响的,有一个经验公式可以确定隐含层节点数目,如下?其中为隐含层节点数目,为输入层节点数目,为输出层节点数目,为之间的调节常数。在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。四、反向传递子过程在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。而对于输入层和隐含层之间的权值和阀值调整同样有至此BP神经网络的原理基本讲完。?五、BP神经网络的注意点BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。
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  • 深入理解BP神经网络

    来源:简书 作者:烨枫_邱一、BP神经网络的概念BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。?3层BP神经网络二、BP神经网络流程神经网络的基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示,其中常用的激活函数有阈值函数、sigmoid函数和双曲正切函数。 ?神经元模型神经元的输出为: ?情况2六、 BP算法的Java代码实现1. 定义一个BP神经网络的类,设置网络相关参数?2.初始化BP神经网络的时候,开始初始化各层网络节点的 权重、权重动量、误差初始值?4. 引入学习训练数据;4组输入、输出数据迭代5000次? 5000次中不断向前逐层计算输出的节点数据?
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  • 深度学习与神经网络:BP神经网络

    BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络,经得住严密的数学逻辑推导,在很多的模式识别的书中和很多的数据压缩的论文中得以大量的广泛和认同.BP神经网络算法主要的特点是输入信号的正向传递0,当然,如果我们要求某某某的最大值的话,也可以使用正梯度.直观上来看神经网络的每个神经元的权重更新都是通过误差的偏导来更新的,在这里我们引入一个新的变量误差,对于第l层的第j个神经元的误差定义为?.分析图像压缩的基本原理其实和上述的BP神经网络的原理一样:如下图所示: v2-10770be24c72d42c127b2dbcd8c14935_hd.jpg 在BP网络中,输入层到隐藏层之间的映射关系相当于编码器
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  • BP神经网络基础算法

    其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。折叠计算机运算实例 现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运算进行比较(取神经网络结构为2-4-1型),传统算法和改进BP算法的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP神经网络模型拓扑结构包括这里写图片描述BP反馈机制简单的描述就是,输入层将刺激传递给隐藏层,隐藏层通过神经元之间,联系的权重和激活函数,将刺激传到输出层,输出层整理隐藏层处理后的刺激,产生最终结果。这就是BP (Back Propagation)神经网的反馈机制,也是名字的来源,即运用向后反馈的学习机制,来修正神经网中的权重,最终达到输出正确结果的目的。正向传播设BP神经网络的输入层有n个节点,隐层有q个节点,输出层有m个节点,输入层与隐层之间有权值为vki,隐层与输出层之间的权值为wjk,三层神经网络的拓扑结构,如下图所示。?
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  • BP神经网络基础算法

    其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。折叠计算机运算实例 现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运算进行比较(取神经网络结构为2-4-1型),传统算法和改进BP算法的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP神经网络模型拓扑结构包括BP反馈机制简单的描述就是,输入层将刺激传递给隐藏层,隐藏层通过神经元之间,联系的权重和激活函数,将刺激传到输出层,输出层整理隐藏层处理后的刺激,产生最终结果。这就是BP (Back Propagation)神经网的反馈机制,也是名字的来源,即运用向后反馈的学习机制,来修正神经网中的权重,最终达到输出正确结果的目的。正向传播设BP神经网络的输入层有n个节点,隐层有q个节点,输出层有m个节点,输入层与隐层之间有权值为vki,隐层与输出层之间的权值为wjk,三层神经网络的拓扑结构,如下图所示。?
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  • BP神经网络-ANN发展

    也知道了“权重、激活函数、偏置X0、学习信号r、代价函数E”等最基本的知识。同时也学习了“sign()激活函数 和 purelin()线性激活函数”。———— BP神经网络 ————BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络BP神经网络与前面说到的单层感知器和线性神经网络最大的不同有两点:(1) 激活函数;(2)层数增加;BP神经网络有三种激活函数,分别为Sigmoid函数、Tanh函数、Softsign函数。sigmoid的这种特性很好地适合于“人工神经网络中激活函数的阀值激活特点”。———— BP学习算法 ————下面以三层感知器为例描述BP学习算法。首先,计算代价函数。这是神经网络得以迭代逼近期望值的最根本原因和方式,重要性不言而喻。输出层:如同前面的线性神经网络,BP网络也有代价函数E。
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  • 深度学习(4)——BP算法感知器神经网络线性神经网络BP神经网络

    前言:从感知器开始引出神经元,感知器中的激活函数进行改进,引入全连接神经网络,只要并且重点介绍一下BP神经网络感知器神经网络也就01分类器,给定阈值,解决二分类问题。;也叫作传统神经网络, 一般为2隐层的神经网络。tanh函数效果好一点,可任然解决不了隐层多的问题,引入relu函数BP神经网络神经网络的一种求解W的算法,分为信号“正向传播(FP)”求损失,“反向 传播(BP)”回传误差;根据误差值修改每层的权重,- h3) * l return o1, o2, w for i in range(1001): r1, r2, w = f1(w, b, l) print(第{}次迭代后,结果值为:({},{}),权重更新为:{}.format(i, r1, r2, w))输出结果:第1000次迭代后,结果值为:(0.09996083954832574,0.9778184034399262),权重更新为:
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  • 简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

    一、BP神经网络的概念    BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:?(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置二、BP神经网络的流程    在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号的前向传播和误差的反向传播来构建整个网络。1、网络的初始化    假设输入层的节点个数为?,隐含层的节点个数为?,我们使用梯度下降法:隐含层到输出层的权重更新?则权重的更新公式为:?输入层到隐含层的权重更新?其中??则权重的更新公式为:?6、偏置的更新    偏置的更新公式为:?隐含层到输出层的偏置更新?三、实验的仿真    在本试验中,我们利用BP神经网络处理一个四分类问题,最终的分类结果为:?
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  • 简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

    一、BP神经网络的概念    BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:?(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置二、BP神经网络的流程    在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号的前向传播和误差的反向传播来构建整个网络。,我们使用梯度下降法:隐含层到输出层的权重更新?则权重的更新公式为:?输入层到隐含层的权重更新?其中??则权重的更新公式为:?6、偏置的更新    偏置的更新公式为:?隐含层到输出层的偏置更新?三、实验的仿真    在本试验中,我们利用BP神经网络处理一个四分类问题,最终的分类结果为:?
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  • 通过BP神经网络对于图像压缩的实现

    BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了反向传播关于反向传播,这个部分大概是整个BP神经网络的精华所在了.那么反向传播究竟是个什么东西呢?.分析图像压缩的基本原理其实和上述的BP神经网络的原理一样:如下图所示:?.3:基于MATLAB的BP神经网络图像压缩过程的分析:因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节.1:训练样本的构建因为我的机器的性能不够
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  • 神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指出。?目录1、什么是梯度下降和链式求导法则2、神经网络的结构3、BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新)4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导5、Python 实现源码解析6、手写数字识别实例7、训练神经网络中有哪些难点BP算法执行的流程在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。每输入一张图片(也就是实例),神经网络会执行前向传输一层一层的计算到输出层神经元的值,根据哪个输出神经元的值最大来预测输入图片所代表的手写数字然后根据输出神经元的值,计算出预测值与真实值之间的误差,再逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每个神经元的偏好前向传输从输入层
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  • BP 神经网络算法

    BP算法就是所谓的反向传播算法,它将误差进行反向传播,从而获取更高的学习效率。这很像烽火台,如果前线战败了,那么消息就通过烽火台传递回指挥部,指挥部去反思问题,最终改变策略。我们能简单地将权重和残差的乘积,返回给上一层节点(这种想法真暴力,从左到右和从右到左是一样的)。?这相当于三次传播:第一步:从前向后传播FP第二步:得到值z,误差为y,将误差反向传播,获得每个节点的偏差$sigma$第三步:再次正向传播,通过上一步的$sigma$,再乘以步长,修改每一个神经元突触的权重下面一张图展示了完整的BP算法的过程,我看了不下20遍:?更有趣的是,sigmoid求导之后,特别像高斯(正态)分布,而且sigmoid求导非常容易。
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  • 详解|神经网络中BP算法的原理与Python实现

    目录什么是梯度下降和链式求导法则神经网络的结构BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新)输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导Python 实现源码解析手写数字识别实例训练神经网络中有哪些难点(TODO)BP 算法执行的流程在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。然后根据输出神经元的值,计算出预测值与真实值之间的误差,再逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每个神经元的偏好。神经网络中%20BP%20算法的原理与%20Python%20实现源码解析BP%20算法原理和详细推导流程.pdfneuralnetworksanddeeplearning- -http:neuralnetworksanddeeplearning.com
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  • BP神经网络总结笔记

    概念背景(来自百度百科)BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland,“反向传播(backpropagation)”一词的使用出现在1985年后,它的广泛使用是在1986年D.RumelhartBP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。BP算法(反向传播算法)的学习过程,由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。所以一个三层的BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射?三层模型 ?学习机构 ?三层模型激活函数,必须处处可导,一般都使用S型函数使用S型激活函数时BP网络输入与输出关?输入函数 ?
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  • 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

    BP(Back Propagation)算法又称为误差反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。一层中加权求和,根据非线性方程进行转化输出;理论上,如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,可以模拟出任何方程;使用神经网络之前,必须要确定神经网络的层数,以及每层单元的个数;为了加速学习过程,特征向量在传入输入层前----误差逆传播算法(BP算法)通过迭代来处理训练集中的实例;对比经过神经网络后预测值与真实值之间的差;反方向(从输出层=>隐藏层=>输入层)来最小化误差,来更新每个连接的权重;算法详细介绍:输入:数据集神经网络的形式(几层,每层多少单元个数),用到了面向对象,主要是选择哪种非线性函数,以及初始化权重。
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  • 经典的全连接前馈神经网络与BP

    2、单层神经网络(神经层)在1985年,Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。取名为:“感知器”(即单层神经网络),单层神经网络有两个层次,分别是输入层和输出层。3、多层和深度学习网络 每日一学——神经网络(上) 每日一学——神经网络(下) 每日一学——卷积神经网络 现在开始讲解前馈神经网络,首先还是从经典的全链接bp算法开始。全链接bp算法 1、前馈神经网络所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。如下图就是一个简单的神经网络。?第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合。权重衰减参数?用于控制公式中两项的相对重要性。在此重申一下这两个复杂函数的含义:?是针对单个样例计算得到的方差代价函数;?是整体样本代价函数,它包含权重衰减项。以上的代价函数经常被用于分类和回归问题。
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  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

    BP 算法执行的流程(前向传递和逆向更新)在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值,然后根据真实值与预测值之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。然后根据输出神经元的值,计算出预测值与真实值之间的误差,再逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每个神经元的偏好。神经网络的缺点:对初始权重非常敏感,极易收敛于局部极小。容易 Over Fitting 和 Over Training。如何选择隐藏层数和神经元个数没有一个科学的指导流程,有时候感觉就是靠猜。TODO但其实想要训练好一个神经网络还面临着很多的坑(譬如下面四条):1. 如何选择超参数的值,譬如说神经网络的层数和每层的神经元数量以及学习率;2. 既然对初始化权重敏感,那该如何避免和修正;3.
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  • 深度学习 | Why and How:神经网络中的权重初始化

    前言神经网络中的权重(weight)初始化是个常常被忽略的问题。在以前看一些关于神经网络的资料时,我也经常看到“权重初始化”这一步,但一直错误地以为“权重初始化”等价于“权重随机初始化”,以为仅仅将权重初始化为很小的随机数即可,但其实它的原因除了打破梯度更新对称性之外权重初始化:why在创建了神经网络后,通常需要对权重和偏置进行初始化,大部分的实现都是采取Gaussian distribution来生成随机初始值。z分布(2)这样的话z的分布就是一个比较接近于0的数,使得神经元处于不太饱和的状态,让BP过程能够正常进行下去。除了这种方式之外(除以前一层神经元的个数n_in的开方),还有许多针对不同激活函数的不同权重初始化方法,比如兼顾了BP过程的除以( (n_in + n_out)2 )。
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  • 详解 BP 神经网络基本原理及 C 语言实现

    BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络,是一种应用十分广泛的神经网络。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题:分类问题:用给定的输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量的合理分类。函数逼近问题:用给定的输入向量和输出向量训练网络,实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 神经网络的基本结构,而后简单介绍用 C 语言实现神经网络必需要用到的语法知识(老手请放心跳过),最后一步一步从构建单个神经元开始到完成整个神经网络的构建和训练。选择 “visual c++” -> “Win32 控制台应用程序后点击“确定”,出现如下界面。?单击下一步,如下图所示。?BP 神经网络原理人工神经元模型人工神经元模型如下图所示。?一般神经元模型包含这样几个要素:输入:X1、X2、X3......Xn(可以有多个)。权重:W1、W2、W3......Wn。
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