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一文详解神经网络 BP 原理及 Python 实现

最近这段时间系统性的学习了 BP 后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正。 什么是梯度下降和链式求导则假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。? BP 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 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 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。 使用 Python 实现的神经网络的代码行数并不多,仅包含一个 Network 类,首先来看看该类的构造方的实现,包含了前向传输和逆向反馈,前向传输在 Network 里有单独一个方(上面提到的 feedforward 方),那个方是用于验证训练好的神经网络的精确度的,在下面有提到该方

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机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP及其Python实现

BP(Back Propagation)又称为误差反向传播,是人工神经网络中的一种监督式的学习BP 神经网络在理 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。 ----误差逆传播BP)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;详细介绍:输入:数据集 ----BP神经网络的python实现需要先导入numpy模块import numpy as np定义非线性转化函数,由于还需要用到给函数的导数形式,因此一起定义def tanh(x): return SVM6、机器学习系列之机器学习之深入理解K-means、与KNN区别及其代码实现

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    详解|神经网络中BP的原理与Python实现

    作者 | EdvardHua最近这段时间系统性的学习了BP后写下了这篇学习笔记。 目录什么是梯度下降和链式求导则神经网络的结构BP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 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 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 都会先执行前向传输得到预测值 %20Python%20实现源码解析BP%20原理和详细推导流程.pdfneuralnetworksanddeeplearning- -http:neuralnetworksanddeeplearning.com 查看整理的代码和数字识别实例https:github.comedvardHuaArticles使用 Python 实现的神经网络的代码行数并不多,仅包含一个 Network 类,首先来看看该类的构造方

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    神经网络中 BP 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则2、神经网络的结构3、BP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 动图显示计神经元输出值使用激活函数的原因是因为线性模型(无处理线性不可分的情况)的表达能力不够,所以这里通常需要加入 Sigmoid 函数来加入非线性因素得到神经元的输出值。 BP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 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 都会先执行前向传输得到预测值 但这两个公式只能够更新输出层与前一层连接线的权重和输出层的偏置,原因是因为 δ 值依赖了真实值y这个变量,但是我们只知道输出层的真实值而不知道每层隐藏层的真实值,导致无每层隐藏层的 δ 值,所以我们希望能够利用

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    BP 神经网络

    BP就是所谓的反向传播,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。 但这带来一个问题,中间层的误差怎么计?我们能简单地将权重和残差的乘积,返回给上一层节点(这种想真暴力,从左到右和从右到左是一样的)。? 下面一张图展示了完整的BP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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    BP的公式推导

    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。

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    Python 修饰器 - 胖子老板:年终了,是时候给蓝利群加1元了。

    首先先看看更改参数后的方## 修改Smoke_price方,添加折扣discount参数In : def Smoke_price(discount): ...: price = 17 ...: return In : 从上面看出,Smoke_price(discount)和 Binlang_price(isWin)两个方,如果要被修饰器调用,那么当然在修饰器中,调用这两个方的时候,也要将参数传入。 (槟榔的价格=%d % bp)运行如下:F:pythonProjecttest>python test2.py------ 增加了修饰器 ------蓝利群的价格=14.60------ 增加了修饰器 ------槟榔的价格=1 F:pythonProjecttest>满足了这些要求了之后,胖子老板还想计多一个运费,然后直接在原来的方中返回一个 运费 + 价格 的总数,这个又该怎么处理呢? True) print(槟榔的价格=%d % bp)运行如下:F:pythonProjecttest>python test2.py---------1 计添加运费 -----------------

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    BP神经网络基础

    BP是一种有监督式的学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播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,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,利用迭代运求解权值问题的一种学习方,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,即高斯消元 折叠改进的BP网络 2.1 改进概述此前有人提出: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。 折叠计机运实例 现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运进行比较(取神经网络结构为2-4-1型),传统和改进BP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。

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    BP神经网络基础

    BP是一种有监督式的学习,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播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,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,利用迭代运求解权值问题的一种学习方,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,即高斯消元 折叠改进的BP网络 2.1 改进概述此前有人提出: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。 折叠计机运实例 现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运进行比较(取神经网络结构为2-4-1型),传统和改进BP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。

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    Python BP神经网络实现

    参考链接: 在Python中实现神经网络训练过程Python_BP神经网络实现(向量化运、鸢尾花分类测试) 简介 人工神经网络模型种类很多,其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络 通过对Andrew Ng的深度学习课程的学习,本文总结其中浅层神经网络一章的知识点(本文重点不在于公式讲解,而是的简单实现,具体理论可看——深度学习工程师)。 在此介绍和利用Python实现BP神经网络,BP神经网络是一种典型的前馈神经网络。 结构 BP神经网络分为三层分别是输入层、隐层和输出层,其中隐层的层数可以扩展,且每一层的神经元个数也可以增减。 在每一次迭代计中,正向运(输入层开始),我们会计出一个值,然后计出该值与标准值的误差;反向运(输出层开始),按照减小误差方向,修正各连接权。 Python实现思路 通过python实现BP神经网络,主要有以下几个步骤: 神经网络结构确定权重和偏移量参数初始化正向传播计成本函数计反向传播计权重和偏移量参数更新 神经网络结构确定 该函数主要是为了获取输入量

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    神经网络-BP神经网络

    感知器作为初代神经网络,具有简单、计量小等优点,但只能解决线性问题。 1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播进行误差校正的多层前馈神经网络,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。 函数是沿梯度的方向变化最快,BP神经网络中也是通过梯度下降更新权重。根据链式则及上述关系,可以得到权重W和V的变化公式分别为:?? 4 python代码实现这里,我们用手写数字图片建立一个仅有1层隐藏层的BP神经网络,并进行训练及预测。 训练过程中,首先给数据增加偏置项,然后每次训练时,随机选择一个样本,计隐藏层和输出层的输出,并对W,V进行更新,同时每训练10000次计一下预测准确率。

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    梯度是如何计

    此时,估计跟多人会告诉你:采用BP(backpropagation),这没有错,因为神经网络曾经的一大进展就是使用BP梯度提升训练速度。但是从BP的角度,很多人陷入了推导公式的深渊。 在微积分里面,求解复合函数的导数采用链式则再合适不过了。其实本质上BP就是链式则的一个调用。让我们先忘记BP,从链式则开始说起。 前向过程是从输入计得到输出,而反向过程就是一个梯度累积的过程,或者说是BP,即误差反向传播。这就是BP的思想。 活学活用:实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式则,也讲了BP的思想,并且也讲了如何对矩阵运求梯度。 相信通过本文,大家对BP以及链式则有更深刻的理解。参考资料cs231n教程:http:cs231n.github.iooptimization-2

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    BBS论坛(一)

    from flask import Flaskfrom apps.cms import bp as cms_bpfrom apps.front import bp as front_bpfrom apps.common 跟dbmanager.add_command(db,MigrateCommand) if __name__ == __main__: manager.run()(5)进cmd终端运行命令,生成到数据库python manage.py db init # 初始化 python manage.py db migrate #创建迁移脚本 python manage.py db upgrade #生成到数据库进数据库查看 as cms_bpfrom apps.front import bp as front_bpfrom apps.common import bp as common_bpimport configfrom manage.py db migrate #创建迁移脚本 python manage.py db upgrade #生成到数据库添加用户python manage.py create_cms_user

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    机器学习 学习笔记(19)神经网络

    误差逆传播多层网络的学习能力比单层感知机强的多。欲训练多层网络,需要更强大的,如误差逆传播(error BackPropagation,BP。 image.png 训练集为? BP基于梯度下降策略,以目标的负梯度方向对参数进行调整,????其中?,?BP的目标是要最小化训练集D上的累积误差,? 如何设置隐层神经元个数仍然是个未决问题,实际应用中同城靠“试错”调整。BP神经网络经常遭遇过拟合,其训练误差持续降低,但测试误差却可能上升。有两种策略常用来缓解BP神经网络的过拟合。 print(self.predict(case)) if __name__ == __main__: nn = BPNeuralNetwork() nn.test()参考《机器学习》一个 11 行 Python 代码实现的神经网络机器学习与神经网络(四):BP神经网络的介绍和Python代码实现https:gitee.comhdt3213ClassifiersDemoblobmasterBPNNbpnn.py

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    人工神经网络(ANN)

    二、BP1.BP基本思想        BP全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)。 其基本思想为:在上述的前馈网络中,输入信号经输入层输入,通过隐层计由输出层输出,输出值与标记值比较,若有误差,将误差反向由输出层向输入层传播,在这个过程中,利用梯度下降对神经元权值进行调整。 2.BP的推导2.1 数学基础理论        BP中核心的数学工具就是微积分的链式求导则。 ?2.2推导过程? 正向传播求损失,反向传播回传误差根据误差信号修正每层的权重 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        结合BP网络结构,误差由输出展开至输入的过程如下 三、python代码实现        以上述例子,用python可写出如下代码,并附有详解:import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport

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    python Pandas 读取数据,写

    pandas 选取数据 iloc和 loc的用不太一样,iloc是根据索引, loc是根据行的数值 >>> import pandas as pd>>> import os>>> os.chdir(D :)>>> d = pd.read_csv(GWAS_water.qassoc, delimiter= s+)>>> d.loc   CHR SNP   BP  NMISS    BETA      SE   1.126  0.26653    1   .  452     44  0.1800  0.1783  0.02369  1.009  0.3185 >>> d.loc   CHR SNP   BP , dtype: int64 >>> d.iloc0    4101    4472    449Name: BP, dtype: int64 >>> d.head()   CHR SNP   BP   stackoverflow.comquestions25943208using-pandas-read-csv-on-an-open-file-twice https:github.comlijin-THUnotes-python

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    基于python3.5+的web框架s

    简介sanic是一款用python3.5+写的web framework,用和flask类似,sanic的特点是非常快github官网:https:github.comchannelcat...速度比较 3.5 + uvloop 3,889 27.44ms Aiohttp Python 3.5 + uvloop 2,979 33.42ms 安装环境:python3.5+python -m pip install I totally found the page: {}.format(request.url))蓝图和flask中的蓝图一样,用于组织项目结构创建一个蓝图,相当于创建一个sanic app,上面的用和上面相同 ,把app改成蓝图名称bpfrom sanic.response import jsonfrom sanic import Blueprint bp = Blueprint(my_blueprint) def bp_root(): return json({my: blueprint})蓝图注册到主appfrom sanic import Sanicfrom my_blueprint import bp

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    你真的理解反向传播 BP 吗?

    你真的理解反向传播 BP 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-梯度下降BP 反向传播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

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    独家解读 | 矩阵视角下的BP

    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则与BP BP其实是链式则求解参数梯度的一种优化方,它可以简化梯度计量,降低计的冗余度。 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下面的内容会涉及到大量矩阵求导运,这确实是一个非常难啃的部分。矩阵求导则本文中不做介绍,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。

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    LeetCode 剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点

    输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。

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