反向传播BP算法
2017-05-12 14:49
232 查看
一. 网络结构
经典的BP网络,其具体结构如下:
请特别注意上面这个图的一些符号说明如下:
1. 信号的前向传递过程
请特别注意上述公式中的下标,这里,权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置,所以权值矩阵多了一列。
2. 误差反向传导过程
信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述。其实,就几个公式而已,把相关的几个重要公式再次总结如下:
转自:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8964753
经典的BP网络,其具体结构如下:
请特别注意上面这个图的一些符号说明如下:
二. 学习算法
1. 信号的前向传递过程请特别注意上述公式中的下标,这里,权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置,所以权值矩阵多了一列。
2. 误差反向传导过程
三. 小结
信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述。其实,就几个公式而已,把相关的几个重要公式再次总结如下:
转自:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8964753
相关文章推荐
- BP算法(误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法)
- 神经网络——反向传播BP算法应用案例
- CNN卷积神经网络---反向传播(1,全链接bp算法)
- 反向传播BP算法
- 反向传播BP算法
- 反向传播BP算法
- CNNs学习笔记(4):反向传播BP算法
- 反向传播BP算法 http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8964753
- 反向传播BP算法
- 反向传播BP算法
- 神经网络的反向传播BP算法
- 反向传播BP算法
- 深度学习基础:反向传播即BP算法的推导过程
- Ng机器学习系列补充:7、神经网络反向传播BP算法(Back Propagation)
- 反向传播BP算法
- 反向传播BP算法
- 深度学习——概述及反向传播BP算法
- 感性认识神经网络的反向传播
- 【模式识别】反向传播神经网络 BPNN
- Caffe源码解读: SoftmaxLayer的前向与反向传播