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神经网络bp算法推导
如何通过人工
神经网络
实现图像识别
答:
人工
神经网络
(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差
反向传播
(Error Back Propagation)
算法
的多层前馈网络(Multiple-La...
神经网络
中的前向和后向
算法
答:
昨天在和小老师一起看一篇文章的时候,就被问到RNN里面的后向传播算法具体是怎么推。当时心里觉得
BP算法
其实很熟悉啊,然后在
推导
的过程中就一脸懵逼了。于是又去网上翻了翻相关内容,自己走了一遍,准备做个笔记,算是个交代。准备一个
神经网络
模型,比如:其中,[i1,i2]代表输入层的两个结点,[h1...
如何用
BP神经网络
实现预测
答:
首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系。。1,确定隐层数,画出简要模型图。2,确定采用什么样的
神经网络
来建立模型 3.通过测试数据来训练模型。。4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对,或者算出误差。从而修改隐层中的权值和阀值。反复重复3-4.。最后得到一个最优的模型。大致是这样。。。
bp算法
是什么意思
答:
反向传播算法
。根据查询豆丁网得知:
bp算法
是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成,是指反向传播算法,用来训练人工
神经网络
的常见方法。
bp神经网络
采用的激发函数为什么必须是连续可导的?
答:
BP的学习算法是
反向传播算法
。之所以反向就是从输出层到输入层求出导数。为什么要求导数,这是因为
BP算法
的本质就是要求得误差最小,误差最小就是导数为0,就是要沿着梯度的方向变化。如果激发函数不可导,那么怎么求梯度方向呢?如果具体的请看《
神经网络
原理》这本书。
BP神经网络
和感知器有什么区别?
答:
而BP
神经网络
发展于20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差
反向传播算法
,简称BP,系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整
推导
。2、结构不同:
BP网络
是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元,...
神经网络
NN
算法
(理论篇)
答:
直至误差达到可接受范围。训练的终点 训练完成的标志是权重更新趋近于零,误差率满足预设阈值,或者达到预设的训练轮数。通过这些条件,
神经网络
得以在实践中发挥其预测和学习的效能。实例演示 让我们通过一个具体的两层神经网络实例,展示
BP算法
的工作过程,包括计算误差,权重更新,直至达到训练的终止条件。
反向传播算法
为什么 误差 那么定义
答:
自从40年代赫布(D.O.Hebb)提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法,即BP(error BackPropagation)法影响最为广泛。直到今天,
BP算法
仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。是用于多层
神经网络
训练的著名算法,有理论依据坚实、
推导
过程...
bp神经网络
根据权重怎么计算自变量重要性
答:
输入变量的梯度,输入变量的权重。1、输入变量的梯度:bp
神经网络
中,误差
反向传播算法
会计算每个神经元的梯度,反映每个输入变量对神经元输出的影响程度。2、输入变量的权重:bp神经网络中,每个输入变量都与网络中的神经元相连,通过权重来影响神经元的输出。计算每个输入变量的权重来评估对网络输出的影响...
BP神经网络
和感知器有什么区别?
答:
而BP
神经网络
发展于20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差
反向传播算法
,简称BP,系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题,并在数学上给出了完整
推导
。2、结构不同:
BP网络
是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元,...
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