bp算法推导,bp算法原理

神经网络bp算法推导 2023-09-25 12:55 404 墨鱼

神经网络bp算法推导

bp算法推导,bp算法原理

BP算法与公式推导BP(backpropgationalgorithm ):后向传导算法，顾名思义就是从神经网络的输出(顶层)到输入(底层)进行求解。那么求解什么呢，求解的就是神经网络多层网络的训练需要一种强大的学习算法，其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。今天就来探讨下BP算法的原理以

∩＾∩ BP算法的核心是求解误差函数Loss 相对于权重weights 和偏置bias 的偏导，来揭示一旦改变w, b 如何影响网络的整体行为. 而求解过程呢，从数学上来说，就是多元变量求偏导的链式BP算法的原理很简单，就是分为前向传播和反向传播。前向传播⽤来计算整个卷积过程的输出值以及相应的误差值。反向传播则是想把误差值平摊⾄每个参数上，使得最终的输出值越来

1. BP算法的推导图1 一个简单的三层神经网络图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层，一个输出层)神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给实现数据预处理之后，接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方，可以查看"一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战(上篇)"

BP算法是Geoffrey Hinton于1988年在论文《Learning representations by back-propagating errors》中提出。它通过反向传播偏差来计算神经网络的梯度，进而更新参BP算法推导BP算法(BackPropagation)反向传播算法又叫误差逆传播算法(error BackPropagation),它是迄今最成功的神经网络学习算法。现在从神经网络训练的角度推导BP算法。给定训练

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标签： bp算法原理