• 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.3 神经...

    1.3 神经网络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...
    文章 2017-09-01 1885浏览量
  • DL之BP神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算...

    算法4、前向传播计算5、反向传播误差信号6、更新参数链式法则链式法则简介1、链式法则与复合函数2、链式法则和计算图链式法则使用BP算法原理推导—以三层神经网络为例1、理论推导1.1、前向传播计算数学式子描述该...
    文章 2021-10-27 95浏览量
  • 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上...

    下篇是一个项目实战,我们将带着读者一起亲手实现一个BP神经网络(不适用任何第三方的深度学习框架)来解决一个具体的问题。读者在学习的过程中,有任何的疑问,欢迎加入我们的交流群(扫描文章最后的二维码即可加入...
    文章 2018-04-02 3386浏览量
  • DL之BP神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算...

    被称为BP神经网络。反向传播(Backpropagation)算法&xff0c;深度学习模型采用梯度下降和误差反向传播进行模型参数更新。1、神经网络训练的优化目标梯度下降&xff08;Gradient Descent&xff09;xff1a;求解非线性无约束优化...
    文章 2021-10-27 82浏览量
  • BP神经网络(算法整体思路及原理+手写公式推导)

    现在来说一下BP神经网络的整体流程如下:我们以下图为例讲述BP神经网络实现流程:首先神经网络一共有三部分组成:输入层、隐藏层、输出层(其中隐藏层可以有多层,本图中只有一层)。图中输入层有两个神经元、隐藏层...
    文章 2022-04-11 153浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言

    反向传播(backpropagation,BP)算法是深度神经网络最基本的算法之一,对深度神经网络的发展起着十分重要的作用,已成为深度神经网络理论的一个无可厚非的基石。BP算法的关键是反向计算敏感性,通过巧妙利用数学...
    文章 2017-09-01 2212浏览量
  • BP神经网络

    1 BP神经网络介绍多层感知器可以很好的解决分类问题,但是单层感知器的权值调整算法无法运用到多层感知器中(无法确定隐藏层的期望输出)。而随着误差反向传播算法(ErrorBack Propagation,BP)的提出,解决了多层...
    文章 2022-04-14 86浏览量
  • DL之BP神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算...

    被称为BP神经网络。反向传播(Backpropagation)算法&xff0c;深度学习模型采用梯度下降和误差反向传播进行模型参数更新。1、神经网络训练的优化目标梯度下降&xff08;Gradient Descent&xff09;xff1a;求解非线性无约束优化...
    文章 2021-09-28 159浏览量
  • BP神经网络(算法整体思路及原理+手写公式推导)

    4.BP神经网络优劣势BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定&xff0c;并且随着结构的...
    文章 2022-05-17 27浏览量
  • BP人工神经网络的介绍与实现

    提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料 http://www.cnblogs.com/galaxyprince/archive/2010/12/20/1911157.html codeproject上的一个实现,作者已经给出好几种形式的应用例子 ...
    文章 2017-11-11 1443浏览量
  • BP人工神经网络的介绍与实现

    提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料 http://www.cnblogs.com/galaxyprince/archive/2010/12/20/1911157.html codeproject上的一个实现,作者已经给出好几种形式的应用例子 ...
    文章 2016-05-20 2791浏览量
  • BP神经网络基础算法

    BP神经网络的输入层有n个节点,隐层有q个节点,输出层有m个节点,输入层与隐层之间有权值为vki,隐层与输出层之间的权值为wjk,三层神经网络的拓扑结构,如下图所示。这里写图片描述 隐层传递函数为ƒ1(•),输出...
    文章 2018-05-17 2212浏览量
  • 《深度学习导论及案例分析》一2.14通用反向传播算法

    下面将给出任意前馈神经网络的通用BP算法,以帮助读者理解其他各种不同网络的具体BP算法。不妨设前馈神经网络共包含N个节点{u1,u2,…,uN},只有从编号较小的神经元才能连接到编号较大的神经元,没有反馈连接。当...
    文章 2017-05-02 1104浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.2 神经...

    1.2 神经网络模型 神经元模型 我们先从神经元模型说起,图1所示是一个熟知的最简单的神经元模型。该神经元模型的数学表达式为 前馈网络模型 通过按某种方式将神经元连接起来,就可构成相关神经网络。图2所示为一个...
    文章 2017-09-01 2908浏览量
  • BP实现数据预测

    当数据通过建立的BP神经网络模型&xff0c;其输出值与实际值的误差大于我们规定的误差时&xff0c;数据将反向传播。BP算法核心原理就是对各个节点输入变量求偏导&xff0c;使得输出值与实际值误差达到最小&xff0c;从而重新赋予...
    文章 2022-06-09 40浏览量
  • 【BABY夜谈大数据】神经网络

    BP神经网络虽然是一种非常有效的计算方法,但它也以计算超复杂、计算速度超慢、容易陷入局部最优解等多项弱点著称,因此人们提出了大量有效的改进方案,一些新的神经网络形式也层出不穷。决策树和神经网络都可以用来...
    文章 2017-07-13 1654浏览量
  • Matlab与神经网络入门

    BP网络具有很强的非线性映射能力,一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近(根据Kolrnogorov定理)。一个典型的3层BP神经网络模型如图7所示。BP网络的学习算法占篇幅较大,我打算在下一篇文章中介绍。第...
    文章 2016-01-31 1989浏览量
  • 神经网络和数学之间的联系在哪里?看完你就明白

    因为速度太慢,计算复杂度太大了~每一次的传播,如果参数多的话,每次的矩阵运算量非常大,以前的机器速度根本无法承受~所以直到有了 BP 这个利器之后,加快了神经网络的应用速度。以上仅个人理解,感谢德川的帮助!...
    文章 2017-08-23 1589浏览量
  • 循环神经网络

    语言模型要求的输出是下一个最可能的词,我们可以让循环神经网络计算计算词典中每个词是下一个词的概率,这样,概率最大的词就是下一个最可能的词。因此,神经网络的输出向量也是一个N维向量,向量中的每个元素对应...
    文章 2017-11-16 1121浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    BP神经网络是机器学习的一个优秀的模型,而提到机器学习就不得不提到一个在整个机器学习过程中经常遇到的基本问题——过拟合(Overfitting)问题。过拟合的常见现象是模型在训练集上面虽然loss一直在下降,但是实际...
    文章 2018-03-21 5276浏览量
  • 循环神经网络

    语言模型要求的输出是下一个最可能的词,我们可以让循环神经网络计算计算词典中每个词是下一个词的概率,这样,概率最大的词就是下一个最可能的词。因此,神经网络的输出向量也是一个N维向量,向量中的每个元素对应...
    文章 2017-11-16 940浏览量
  • 循环神经网络

    语言模型要求的输出是下一个最可能的词,我们可以让循环神经网络计算计算词典中每个词是下一个词的概率,这样,概率最大的词就是下一个最可能的词。因此,神经网络的输出向量也是一个N维向量,向量中的每个元素对应...
    文章 2017-11-17 874浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    BP神经网络是机器学习的一个优秀的模型,而提到机器学习就不得不提到一个在整个机器学习过程中经常遇到的基本问题——过拟合(Overfitting)问题。过拟合的常见现象是模型在训练集上面虽然loss一直在下降,但是实际...
    文章 2018-03-26 3289浏览量
  • CNN卷积神经网络

    一、BP神经网络回顾 人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练 的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢 传统神经网络...
    文章 2018-05-26 1637浏览量
  • 《中国人工智能学会通讯》——5.24 受神经元和突触...

    现在有监督的神经网络训练方法几乎都是后向传播(BP)算法,但这个方法的生物合理性一直饱受质疑。加拿大蒙特利尔大学的 Bengio 研究组最近在研究更具生物合理性的训练方法[3-4],其主要思想之一是让神经网络具有...
    文章 2017-09-04 1043浏览量
  • 人工智能之神经网络特训班课程过半,这些内容关键点你...

    在讲解后面两种景点神经网络模型时,邓教授对基于 BP 和 Hopfield 网络的每一个优化和细分结构都进行了公式推理级的详细讲解,让学员不但清楚了这些结构的优势,并且理解了为什么具有这些优势。相关精彩 PPT 如下:...
    文章 2017-08-02 1192浏览量
  • 深度学习CNN发展大事件一览

    在接下来近十年的时间里,卷积神经网络的相关研究趋于停滞,原因有两个:一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大,当时的硬件计算能力完全不可能实现;二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也...
    文章 2018-07-02 4136浏览量
  • 2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

    提升CNN性能、速度翻倍 BP神经网络的线性本质的理解和剖析-卷积小白的随机世界 为你解读7大类深度CNN架构创新综述&xff08;附论文&xff09;吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少 卷积神经网络是一...
    文章 2021-12-26 70浏览量
  • DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知...

    被称为BP神经网络。1、常用的神经网络模型概览DL&xff1a;神经网络所有模型(包括DNN、CNN、RNN等)的简介(概览)、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略1、DNNDL之DNN&xff1a;DNN深度神经网络算法的简介、相关论文、设计...
    文章 2021-09-28 511浏览量
  • 卷积神经网络(CNN)小结

    卷积神经网络一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数,这有助于提高一般前向BP算法的训练性能。感受野其实就是一个隐藏层神经元的局部连接大小。在全连接结构的神经网络中,...
    文章 2018-03-12 2195浏览量
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