BP算法改进 BP算法易形成局部极小而得不到全局最优，训练次数多使得学习效率低，存在收敛速度慢等问题。...传统的BP算法改进主要有两类： 启发式算法：如附加动量法，自适应算法。 数值优化算法：如共轭梯度法、牛顿迭代法等。...标准BP算法的参数更新项为： ∆ω(t)= ηg(t) 式中，∆ω(t)为第t次迭代的参数调整量，η为学习率，g(t)为第t次迭代所计算出的梯度
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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。...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。
常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络、RBF（Radial Basis Function）网络等。...BP网络： BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。...与感知器不同之处在于，BP网络的神经元变换函数采用了S形函数（Sigmoid函数），因此输出量是0~1之间的连续量，可实现从输入到输出的任意的非线性映射。...由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络： 取连续或离散变量，考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。...前馈型神经网络的学习主要采用误差修正法（如BP算法），计算过程一般比较慢，收敛速度也比较慢； 而反馈型神经网络主要采用Hebb学习规则，一般情况下计算的收敛速度很快。
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，...传统的BP算法，实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法，但其收敛速度慢且容易陷入局部极小，为此提出了一种新的算法，即高斯消元法...折叠改进的BP网络算法 2.1 改进算法概述 此前有人提出:任意选定一组自由权，通过对传递函数建立线性方程组，解得待求权。...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...双向信号传播 BP算法由数据流的前向(正向)传播和误差信号的反向传播两个过程构成。 –正向传播时，传播方向为输入层-隐层-输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。
周志华机器学习BP改进 试设计一个算法，能通过动态调整学习率显著提升收敛速度，编程实现该算法，并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较。...1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类： – 启发式算法：如附加动量法，自适应算法 – 数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项...标准BP算法的参数更新项为： Δω(t)=ηg(t) Δ ω ( t ) = η g ( t ) \Delta \omega(t)=\eta g(t) 式中Δω(t)是第t次迭代的参数调整量,η为学习率...（3）算法总结 将上述两种方法结合起来，形成动态自适应学习率的BP改进算法： 从上图及书中内容可知，输出层与隐层的梯度项不同，故而对应不同的学习率 η_1 和 η_2，算法的修改主要是第
（Advantages of prospective configuration: faster learning inferring of latent ...
你真的理解反向传播 BP 算法吗？...在本次话题中，我们将基于浅层神经网络进行入门级的讲解，具体内容包含： 神经网络的经典结构 神经网络的学习算法-梯度下降算法 BP 反向传播算法深度解剖 更深网络会出现梯度消失或者梯度爆炸的原因分析
4.2.2 介绍两种激活函数 双S函数又被称为tanh函数 5 BP算法 5.1 网络结构 1. 正向传播求损失，反向传播回传误差 2....根据误差信号修正每层的权重 3. f是激活函数；f(netj)是隐层的输出； f(netk）是输出层的输出O; d是target 5.2 如何反向传播 以三层感知器为例： 结合BP网络结构，...（不要忘记学习率） BP算法属于δ学习规则类，这类算法常被称为误差的梯度下降算法。...这类算法要求变换函数可导（sigmoid是满足的) 5.3 举例 图中元素： 两个输入； 隐层: b1, w1, w2, w3, w4 (都有初始值） 输出层：b2, w5, w6, w7
BP算法作为一种常用的神经网络训练算法有哪些优势BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，主要用于识别分类和预测。常用于图像识别、语音识别、文本分类等场景。...BP算法最早于1986年由Rumelhart等人提出。BP算法适用于处理非线性问题，并且不需要对数据进行预处理。...BP算法具有以下优点：1.简单易用：BP算法简单易于理解和实现，是神经网络训练算法中的经典算法。2.适用广泛：BP算法适用于多种类型的神经网络，例如多层感知机、卷积神经网络等。...5.具有泛化能力：BP算法训练出来的模型可以在未见过的数据上进行预测，具有较好的泛化能力。 BP算法是一种误差逆传播算法。主要分为正向传播和反向传播两个部分。...BP算法难以处理有噪声的数据，并且容易陷入局部最优解。常见的BP算法开源库包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。
图1：深度学习三剑客 关注文章公众号 对话框回复“ 反向传播 ”获取反向传播资料 二 BP算法前言 神经网络参数的更新的时候，经常会混淆两个概念链式法则与BP 算法。...BP算法其实是链式法则求解参数梯度的一种优化方法，它可以简化梯度计算量，降低计算的冗余度。...当我们提到BP反向传播的时候，不禁会问反向传播的对象是什么呢，BP算法的目的是求解各个层参数的梯度，而传播的对象其实是“变种”的误差信息。...四 矩阵视角下的BP算法 下面的内容会涉及到大量矩阵求导运算，这确实是一个非常难啃的部分。矩阵求导法则本文中不做介绍，感兴趣的人可以阅读《The Matrix Cookbook》这本书详细学习。...上图精练准确的阐释了BP算法的原理，图中蓝色箭头是神经网络前向传播的过程，图中紫色箭头是网络反向传播的过程。
在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1....DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？ ...计算到输出层第$L$层对应的$a^L$即为前向传播算法计算出来的输出。 回到损失函数，DNN可选择的损失函数有不少，为了专注算法，这里我们使用最常见的均方差来度量损失。...DNN反向传播算法过程 现在我们总结下DNN反向传播算法的过程。...DNN反向传播算法小结 有了DNN反向传播算法，我们就可以很方便的用DNN的模型去解决第一节里面提到了各种监督学习的分类回归问题。
文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。...运用MATLAB神经网络工具箱，快速建立BP网络结构。那么你会问什么是神经网络，那么我下面就给大家简单的介绍一下： 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。...BP网络源代码 %bp.m %处理数据 clear close all echo on %窗口响应执行过程 clc pause a=xlsread('learn.xls',1,'A2:...net.trainparam.goal=1e-3; %训练要求精度 net.trainparam.mc=0; %动量因子 [net,tr]=train(net ,xn,yn); %训练bp
深度神经网络学习算法的核心是误差反向传播(error back-backpropagation)。...虽然其本质就是微积分的链式法则，但面对深度神经网络的某一具体层，准确的应用反向传播算法计算参数的梯度仍是一个不小的挑战。...本文以批量规范化(batch normalization)层为例，介绍应用误差反向传播算法时的一些技巧。 由于本文公式较多，因此作者将全文写成一个pdf，见附件。
在这项工作中, 我们通过提出增量预测编码 (iPC) 来解决这个问题, 它是源自 增量期望最大化算法的原始框架的一种变体, 其中每个操作都可以在没有外部控制的情况下并行执行。...我们在理论上和经验上都表明, iPC 比最初由 Rao 和 Ballard [1999] 开发的原始算法快得多, 同时在图像分类任务中保持与反向传播相当的性能。...这些成功完全是使用通过反向传播 (BP) 训练的深度人工神经网络实现的, 这是一种学习算法, 经常因其生物学上的不合理性而受到批评 [Grossberg, 1987, Crick, 1989...此外, 我们提供的初步证据表明, 在整批训练的特定情况下, iPC 也可能比 BP 更有效。...然后, 我们表明 iPC 比 BP 更少的参数就能在卷积神经网络 (CNN) 上表现良好。
吴立德老师亲自讲解前馈神经网络和BP算法，让初学者对基础更加了解，对以后网络的改建和创新打下基础，值得好好学习！
不知道大家有没有听说过BP（Backpropagation）神经网络算法，听上去比较高级，但其实也是挺酷的！而且BP算法还可以在企业电脑监控软件方面大显身手哦。想知道怎么玩转它吗？...别担心，接下来咱们就用通俗易懂的语言来了解一下BP算法在企业电脑监控软件中的作用： 搜集数据和准备阶段：是在搜集各种有关企业电脑的情况，像使用情况、性能指标，甚至是过去的故障记录。...弄个BP神经网络模型：就像是在搭积木一样，做一个合适的BP神经网络模型。挑一下你喜欢的模型样式，比如要多少层，每层多少神经元。...要是发现模型的表现不尽如人意，别怕，可以考虑加点新特征，或者改进一下数据预处理的方法，甚至试试其他算法。 上阵实战：如果模型表现得不错，那就别它空等着啦，把它投入到企业的电脑监控系统中吧。...最后，要记住，BP神经网络可能需要不少数据和计算力来训练，而且调参可是个大活儿哦。在实际操作中，可能需要多次尝试和调整，才能搞出最棒的预测能力来。
************** def sigmoid(x): # 激活函数 1/(1+e^(-z)) return 1 / (1 + np.exp(-x)) def gre_bp_answer...targets_train, features_test, targets_test = data_transform(admissions) # data_explore(admissions) gre_bp_answer
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
