• 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 42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 2657浏览量
  • 反向传播算法最全解读,机器学习进阶必看!

    Size)=O(V+E),V为节点数、E为连接边数。这里我们唯一需要用的计算方法就是链式法则,但应用链式法则会增加我们二次计算的时间,由于有成千上万的参数需要二次计算,所以效率就不会很高。为了提高反向传播算法的效率...
    文章 2017-08-01 1045浏览量
  • 浅谈神经网络算法

    确定隐层节点的下限和上限,依次遍历,找到收敛速度较快,且性能较高的节点数 如何表示一个神经网络?网络有m层,每层的节点分别为node0,node1.nodemnode0,node1.nodem 节点最多的层,有m个节点,那么我们可以将其...
    文章 2016-09-26 1074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 1945浏览量
  • 一文读懂神经网络(附PPT、视频)

    接下来介绍一些BP神经网络的其他性质。BP算法其实就是一个链式法则,它可以非常容易地泛化到任意一个有向图的计算上去。根据梯度函数,在大多数情况下BP神经网络给出的只是一个局部的最优解,而不是全局的最优解。...
    文章 2018-03-26 3059浏览量
  • 带你走进神经网络的“前世今生”

    接下来介绍一些BP神经网络的其他性质。BP算法其实就是一个链式法则,它可以非常容易地泛化到任意一个有向图的计算上去。根据梯度函数,在大多数情况下BP神经网络给出的只是一个局部的最优解,而不是全局的最优解。...
    文章 2018-03-21 5036浏览量
  • 三层BP神经网络的python实现

    这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人!提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,...
    文章 2015-02-28 920浏览量
  • C云端(MATLAB)测试网络嵌入式带电电测频器监听应用...

    而是反映出测试是否能够使输 入层和输出层的节点数为1,测试根据式(7-20),能够解决该问题的隐含层节点数应在3-12距离之间,因而设计一个 隐含层节点数可变的BP网络,取误差最小的为佳隐含层节点个数。...
    文章 2017-11-14 1090浏览量
  • 转载:神经网络浅讲:从神经元到深度学习

    设计一个神经网络时,输入层与输出层的节点数往往是固定的,中间层则可以自由指定;神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向,跟训练时的数据流有一定的区别;结构图里的关键不是圆圈(代表“神经元...
    文章 2017-07-07 4049浏览量
  • 2020 年图机器学习的热门趋势

    在第二篇论文《图神经网络的逻辑表达》(The Logical Expressiveness of Graph Neural Network)中,作者展示了图神经网络和它们可以捕获的节点分类器类型之间的联系。我们已经知道,一些图神经网络和图同构的威斯...
    文章 2020-02-10 449浏览量
  • 极简反传(BP)神经网络

    '''极简两层反传(BP)神经网络''' 样本 X=np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y=np.array([0,0,1,1]) 权值矩阵 初始化 Wi=2*np.random.random(3)-1 for iter in range(10000): 前向传播,计算误差 li=X lo=...
    文章 2016-03-07 706浏览量
  • 极简反传(BP)神经网络

    '''极简两层反传(BP)神经网络''' 样本 X=np.array([[0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]) y=np.array([0,0,1,1]) 权值矩阵 初始化 Wi=2*np.random.random(3)-1 for iter in range(10000): 前向传播,计算误差 li=X lo=...
    文章 2017-10-10 1098浏览量
  • 三层BP神经网络的python实现

    这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人!提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,...
    文章 2017-09-13 1456浏览量
  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门...

    8.1 BP神经网络极简史 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP(Back Propagation)算法非常重要,它都占据举足轻重的地位。在提及BP算法时,我们常将它与杰弗里•辛顿(Geoffrey Hinton)的名字联系在一起。但实际...
    文章 2017-06-25 35557浏览量
  • 《BI那点儿事》浅析十三种常用的数据挖掘的技术

    在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见),隐含层的层和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。除了输入层的节点神经网络的每个节点都与很多它前面的节点(称为此节点的输入节点)连接在一起,...
    文章 2014-12-02 982浏览量
  • 深度学习的关键术语

    BP只是个别错误的渐变下降,你可以将神经网络的预测与期望的输出进行比较,然后根据神经网络的权重计算误差的梯度。这将给你一个参数权重空间的方向,在这个空间中误差会变小。10.成本函数 在训练神经网络时,必须...
    文章 2018-03-19 3245浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。(Bengio如是说:functions that can be compactly represented by a depth k ...
    文章 2017-08-01 1866浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数[1]。(Bengio如是说:functions that can be compactly represented by a depth k ...
    文章 2017-08-02 2664浏览量
  • 浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播

    反向传播算法简称即BP神经网络,是监督算法(数据给出标签)。其目标是:通过更新网络中的每一个权重,使得最终的输出接近于groundtruth,这样就得到整个网络的误差作为一个整体进行了最小化。其中输出层的链式法则...
    文章 2017-08-01 1330浏览量
  • 人工神经网络简介和单层网络实现AND运算-AForge.NET...

    人工神经网络的简介 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。它是一种运算模型,由大量神经元和相互的连接组成,每个神经元代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation ...
    文章 2015-11-30 1315浏览量
  • 一页纸说清楚“深度学习”

    神经网络(如采用误差反向传播算法:Back Propagation,简称BP算法)在层次深的情况下性能变得很不理想(传播时容易出现所谓的梯度弥散Gradient Diffusion,根源在于非凸目标代价函数导致求解陷入局部最优,且这种...
    文章 2017-04-03 1309浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    s是一个向量,它表示隐藏层的值(这里隐藏层面画了一个节点,你也可以想象这一层其实是多个节点,节点数与向量s的维度相同);U是输入层到隐藏层的权重矩阵(读者可以回到第二篇文章《零基础入门深度学习(2)-神经...
    文章 2017-05-02 2487浏览量
  • CCAI|人工智能的将来,是否就埋藏在大脑那些神经元...

    目前哪怕是做出一个200多层的好用的人工神经网络都已经是值得大书特书一番的事情,而大脑中的神经元如果硬要分层,不知道可以分成多少层了,当然,虽然人工神经网络的灵感来源于人的神经网络,但它们的工作原理其实...
    文章 2017-08-01 903浏览量
  • 零基础入门深度学习(5)-循环神经网络

    s是一个向量,它表示隐藏层的值(这里隐藏层面画了一个节点,你也可以想象这一层其实是多个节点,节点数与向量s的维度相同);U是输入层到隐藏层的权重矩阵(读者可以回到第二篇文章《零基础入门深度学习(2) 神经...
    文章 2017-01-24 4616浏览量
  • 一个java工程师眼里的人工智能

    知名的算法有:ANN(人工神经网络,更确切的说是BP(反向传播)),svm(这么知名的算法,如果有线性解决不了的情况,自然会有人把它拓展到非线性情况) 以上方法大部分是分类,分类里有个子方向是聚类。(svm就有这...
    文章 2017-04-28 16975浏览量
  • 10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了

    Step1:选择一个可裂分的节点Di,循环计算所有属性的裂分指标,选取最优的指标使得系统最为有序那个属性作为裂分点,得到数据集Di+1,Di+2,… Step2:所有叶子节点是否都达到了裂分的终止条件,是则执行Step3,否则...
    文章 2019-08-15 1471浏览量
  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9....
    文章 2017-08-01 1291浏览量
  • 独家|一文读懂深度学习

    BP(Backpropagation)算法其实只是一种训练神经网络模型的方法,主要是通过链式求导法则对目标函数求关于参数的导,求导的过程从输出层一直反向传递至输出层,根据求出的导利用前一节介绍的优化算法对参数进行...
    文章 2017-08-01 2233浏览量
  • KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选(附开源...

    将KNN、SVM和BP神经网络,与通常用于工业中图像分类问题的算法进行比较,例如CNN和迁移学习。获得深度学习的经验。通过Google的TensorFlow来探索机器学习框架。算法和工具 我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、...
    文章 2017-06-01 2012浏览量
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