BP反向传播神经网络的公式推导

简介: BP反向传播神经网络的公式推导

假设我们有以下三层神经网络:

输入层:2个神经元

隐藏层:3个神经元

输出层:2个神经元

假设使用sigmoid函数作为激活函数,定义如下:

image.png

现在,我们来推导反向传播算法的每一步公式。

Step 1: 前向传播

对于一个样本x,前向传播计算如下:


image.png


image.png

image.png

image.png

最后,我们可以使用梯度下降法或其他优化算法来更新权重和偏置。

目录
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于改进遗传优化的BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于改进遗传优化的BP神经网络进行金融序列预测,使用MATLAB2022A实现。通过对比BP神经网络、遗传优化BP神经网络及改进遗传优化BP神经网络,展示了三者的误差和预测曲线差异。核心程序结合遗传算法(GA)与BP神经网络,利用GA优化BP网络的初始权重和阈值,提高预测精度。GA通过选择、交叉、变异操作迭代优化,防止局部收敛,增强模型对金融市场复杂性和不确定性的适应能力。
145 80
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于遗传优化的双BP神经网络金融序列预测算法matlab仿真
本项目基于遗传优化的双BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A进行仿真。算法通过两个初始学习率不同的BP神经网络(e1, e2)协同工作,结合遗传算法优化,提高预测精度。实验展示了三个算法的误差对比结果,验证了该方法的有效性。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】26.卷积神经网络之AlexNet模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
|
7月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
【从零开始学习深度学习】28.卷积神经网络之NiN模型介绍及其Pytorch实现【含完整代码】
|
5月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
PyTorch代码实现神经网络
这段代码示例展示了如何在PyTorch中构建一个基础的卷积神经网络(CNN)。该网络包括两个卷积层,分别用于提取图像特征,每个卷积层后跟一个池化层以降低空间维度;之后是三个全连接层,用于分类输出。此结构适用于图像识别任务,并可根据具体应用调整参数与层数。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
该博客展示了如何通过Python预处理神经网络权重矩阵并将其导出为表格,然后使用Chiplot网站来可视化神经网络的神经元节点之间的连接。
65 0
如何可视化神经网络的神经元节点之间的连接?附有Python预处理代码
|
5月前
|
机器学习/深度学习 Linux TensorFlow
【Tensorflow+keras】用代码给神经网络结构绘图
文章提供了使用TensorFlow和Keras来绘制神经网络结构图的方法,并给出了具体的代码示例。
69 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 TensorFlow

热门文章

最新文章