1.3 神经网络的 BP 算法
它描述了网络输出和目标输出之间的距离，刻画了网络性能的好坏。显然，J越小，网络性能越好。寻求J的极小点是BP算法的目标。
这一关系式表明只要能计算出敏感性，即可据此计算出梯度。
删除中间过程，有
通过计算网络最后一层神经元的敏感性，然后在网络中反向逐层计算其他层神经元敏感性，这就是所谓BP。
图4非常容易记忆和理解，这就是我们所谓的一张图看懂BP算法。
中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.3 神经网络的 BP 算法
2017-09-01
2103
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
目录
相关文章
|
20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。
156
80
80
|
14天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
Enhance-A-Video：上海 AI Lab 推出视频生成质量增强算法，显著提升 AI 视频生成的真实度和细节表现
Enhance-A-Video 是由上海人工智能实验室、新加坡国立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校联合推出的视频生成质量增强算法，能够显著提升视频的对比度、清晰度和细节真实性。
52
8
8
|
13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。
26
10
10
|
1月前
|
机器学习/深度学习
缓存
人工智能
【AI系统】QNNPack 算法
QNNPACK是Marat Dukhan开发的量化神经网络计算加速库，专为移动端优化，性能卓越。本文介绍QNNPACK的实现，包括间接卷积算法、内存重排和间接缓冲区等关键技术，有效解决了传统Im2Col+GEMM方法存在的空间消耗大、缓存效率低等问题，显著提升了量化神经网络的计算效率。
42
6
6
|
1月前
|
存储
人工智能
缓存
【AI系统】Im2Col 算法
Caffe 作为早期的 AI 框架，采用 Im2Col 方法优化卷积计算。Im2Col 将卷积操作转换为矩阵乘法，通过将输入数据重排为连续内存中的矩阵，减少内存访问次数，提高计算效率。该方法首先将输入图像转换为矩阵，然后利用 GEMM 库加速计算，最后将结果转换回原格式。这种方式显著提升了卷积计算的速度，尤其适用于通道数较多的卷积层。
54
5
5
|
1月前
|
存储
机器学习/深度学习
人工智能
【AI系统】Winograd 算法
本文详细介绍Winograd优化算法，该算法通过增加加法操作来减少乘法操作，从而加速卷积计算。文章首先回顾Im2Col技术和空间组合优化，然后深入讲解Winograd算法原理及其在一维和二维卷积中的应用，最后讨论算法的局限性和实现步骤。Winograd算法在特定卷积参数下表现优异，但其应用范围受限。
40
2
2
|
25天前
|
人工智能
算法
AI+脱口秀，笑点能靠算法创造吗
脱口秀是一种通过幽默诙谐的语言、夸张的表情与动作引发观众笑声的表演艺术。每位演员独具风格，内容涵盖个人情感、家庭琐事及社会热点。尽管我尝试用AI生成脱口秀段子，但AI缺乏真实的情感共鸣和即兴创作能力，生成的内容显得不够自然生动，难以触及人心深处的笑点。例如，AI生成的段子虽然流畅，却少了那份不期而遇的惊喜和激情，无法真正打动观众。
简介：脱口秀是通过幽默语言和夸张表演引发笑声的艺术形式，AI生成的段子虽流畅但缺乏情感共鸣和即兴创作力，难以达到真人表演的效果。
85
5
5
|
9天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
运维
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
搜索推荐
探索人工智能在现代医疗中的革新应用
本文深入探讨了人工智能（AI）技术在医疗领域的最新进展，重点分析了AI如何通过提高诊断准确性、个性化治疗方案的制定以及优化患者管理流程来革新现代医疗。文章还讨论了AI技术面临的挑战和未来发展趋势，为读者提供了一个全面了解AI在医疗领域应用的视角。
75
11
11
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
人工智能在医疗诊断中的应用与前景####
本文深入探讨了人工智能（AI）技术在医疗诊断领域的应用现状、面临的挑战及未来发展趋势。通过分析AI如何辅助医生进行疾病诊断，提高诊断效率和准确性，以及其在个性化医疗中的潜力，文章揭示了AI技术对医疗行业变革的推动作用。同时，也指出了数据隐私、算法偏见等伦理问题，并展望了AI与人类医生协同工作的前景。
####
104
0
0
热门文章
最新文章
1
Python-OpenCV学习（十）用GrabCUt算法进行图片前景的提取
2
[PAL规范]SAP HANA PAL 数据处理装箱算法Binning编程规范BINNING
3
编码算法－Base64
4
WPF 心形线算法
5
【20160924】GOCVHelper MFC增强算法（5）
6
索引【数据挖掘算法】
7
《算法技术手册》一第3章 算法基础
8
插入排序(insertion sort)算法实现
9
计算某年某月的某一天是星期几的算法
10
算法起步之Prim算法
1
【Python实战】——神经网络识别手写数字（三）
68
2
【Python实战】——神经网络识别手写数字（二）
105
3
【Python实战】——神经网络识别手写数字（一）
118
4
用人工神经网络对混凝土的强度进行建模
84
5
LabVIEW利用人工神经网络辅助进行结冰检测
52
6
LabVIEW开发基于神经网络的自动汽车制动系统
60
7
Python深度学习基于Tensorflow（6）神经网络基础
69
8
使用Python实现循环神经网络（RNN）的博客教程
836
9
使用Python实现卷积神经网络（CNN）
625
10
MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
74