• 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 47浏览量
  • 卷积神经网络 资料

    CNN是有监督学习网络,简单说就是图像作为数据,经过卷积-池化-再卷积-再池化,然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元,作为BP神经网络的输入,BP的最后一层放一个softmax之类的分类器,然后实际输出和目标...
    文章 2015-12-20 690浏览量
  • BP神经网络的限制与改进

    在人工神经网络的应用中,绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式,但这并不说明BP网络是完美的,其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。1,学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法...
    文章 2017-11-12 2384浏览量
  • 浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播

    每次更新权值,在几何意义里就是旋转一定的角度。确定好输入层,隐含层采用双向传播训练出的参数作为输入,就递送给输出层输出结果啦。4.双向传播能带来什么?神经网络模式学习训练不再需要同步,可以异步。独立的...
    文章 2017-08-01 1424浏览量
  • 机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其...

    BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、...
    文章 2017-02-16 2780浏览量
  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

    η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测,然后根据真实与预测之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每...
    文章 2017-08-02 2853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 36498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

    如果把循环神经网络的结构按时间展开成虚拟的前馈网络结构,同时考虑权值和偏置在时间上共享的特点,那么也不难得到相应的时间展开BP算法(backpropagation through time,BPTT)。这在介绍循环神经网络时还将讨论更...
    文章 2017-05-02 1049浏览量
  • 神经网络基础知识笔记

    多层神经网络权值由一系列权值矩阵表示 第$l$层网络的权值矩阵可记作$W^l$,表示前一层($l-1$)到本层($l$)的连接权重 W^l$的第$j$行可记作$W^l_{j*}$,表示从$l-1$层所有$d_{l-1}$个神经元出发,到达$l$层$j$...
    文章 2017-05-16 3981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 2016-03-07 751浏览量
  • 《中国人工智能学会通讯》——5.24 受神经元和突触...

    作者设计了一种类似于 STDP[16](动作电位时间相关可塑性,见图 3)的学习方法,对权值进行更新。该方法在MNIST 的训练数集上达到 100%的准确率[4],充分展示了该方法的潜力。这个模型的缺点在于要求网络中的连接...
    文章 2017-09-04 1009浏览量
  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

    算法都会先执行前向传输得到预测,然后根据真实与预测之间的误差执行逆向反馈更新神经网络中每条连接线的权重和每层的偏好。在没有到达停止条件的情况下重复上述过程。其中,停止条件可以是下面这三条 权重的...
    文章 2017-08-01 1350浏览量
  • 【BP分类】基于鸟群算法优化BP神经网络实现数据分类附...

    1 简介BSA 算法优化 BP 神经网络的基本思想是:利 用 BSA 算法的全局搜索能力,优化 BP 神经网络初始的权值和阈值,也就是决策变量,其中每一组决策变量均包含在鸟群个体所处的空间位置中.然后,通过适应度函数来衡量个体...
    文章 2022-06-03 15浏览量
  • 从零开始教你训练神经网络(附公式&学习资源)

    相反,我们会在数据集的一个小批量上近似计算梯度,然后使用这个梯度去更新权值。Mini-batch 并不能保证朝着最佳的方向改变权值。事实上,它通常都不会。在使用梯度下降算法的时候,如果所选择的学习率足够小的话,...
    文章 2017-12-18 2891浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    该文首次系统简洁地阐述反向传播算法(BP)在神经网络模型上的应用,该算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比,下降到只和神经元数目本身成正比。与此同时,当时的大背景是,在八十年代末,...
    文章 2017-08-07 2184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 1134浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    该文首次系统简洁地阐述反向传播算法(BP)在神经网络模型上的应用,该算法把网络权值纠错的运算量,从原来的与神经元数目的平方成正比,下降到只和神经元数目本身成正比。与此同时,当时的大背景是,在八十年代末,...
    文章 2017-06-19 24352浏览量
  • 一小时神经网络从入门到精通(放弃)

    本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多...
    文章 2018-06-18 7393浏览量
  • 神经网络为什么要归一化

    为什么要归一化,对于使用梯度下降法训练的三层BP神经网络总结出的就是这些原因了。对于其他的神经网络模型,会有其它的原因,这里就不再作分析。4.对使用matlab工具箱的建议 关于使用matlab工具箱需要注意的两点 ...
    文章 2017-11-09 2975浏览量
  • Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(六)

    这可以很直观的解释,DBNs的BP算法只需要对权值参数空间进行一个局部的搜索,这相比前向神经网络来说,训练是要快的,而且收敛的时间也少。DBNs的灵活性使得它的拓展比较容易。一个拓展就是卷积DBNs(Convolutional ...
    文章 2017-12-04 1350浏览量
  • 周志华《机器学习》西瓜书精炼版笔记来了!...

    作者还给出了 BP 神经网络算法调整隐含层到输出层的权重调整规则的推导过程&xff1a;3.支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型&xff0c;基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器&xff0c;其学习的优化目标便是...
    文章 2021-12-19 138浏览量
  • 深度学习笔记之神经网络、激活函数、目标函数和深度的...

    Step3:更新权值(负梯度方向) 其中 L为Learn Rate学习率(设为0.6)。所谓深度 我想现在可以真正开启深度学习了。多层神经网络是不是深度学习?对于这个问题也许有一些争论,作者的给出的答案是肯定的。深度学习=...
    文章 2017-11-07 2481浏览量
  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息...

    事实上,在有监督的学习规则中,我们需要根据输出与期望值的“落差”,经过多轮重试,反复调整神经网络权值,直至这个“落差”收敛到能够忍受的范围之内,训练才告结束。在上面,我们仅仅给出了感知机学习的一个...
    文章 2017-08-07 2686浏览量
  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息...

    事实上,在有监督的学习规则中,我们需要根据输出与期望值的“落差”,经过多轮重试,反复调整神经网络权值,直至这个“落差”收敛到能够忍受的范围之内,训练才告结束。在上面,我们仅仅给出了感知机学习的一个...
    文章 2017-06-04 23642浏览量
  • 独家|一文读懂优化算法

    自学习和自适应能力:BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”,并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。泛化能力:所谓泛化能力是指...
    文章 2017-10-10 2387浏览量
  • Hinton推特引热议,神经网络是让小鸟飞起来的「羽毛」...

    神经网络为其神经元确定最佳权值&xff0c;以降低误差。然而直到1986年以前&xff0c;没有人知道如何有效地训练带有「隐藏层」的人工神经网络&xff0c;直到Hinton发表了「反向传播算法」相关论文。反向传播的发明立即引起了...
    文章 2022-01-16 41浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    从上面可以看出,循环神经网络的输出,是受前面历次输入…….影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这...
    文章 2017-05-02 2541浏览量
  • Andrew Ng机器学习课程笔记-week5(上)

    将上面的结果带入权值更新的表达式中便可顺利的执行BackPropagation啦~ 但是!需要注意的是上面式子中反复出现的 \(f '(z_i^{(l)})\),表示激活函数的导数。这个在刚开始的确困惑到我了,因为视频里老师在演示计算\...
    文章 2017-08-25 850浏览量
  • 深度学习ASR语音识别简介

    且能够在训练集中自动更新权值。感知器的提出吸引了大量科学家对人工神经网络研究的兴趣&xff0c;对神经网络的发展具有里程碑式的意义。但随着研究的深入&xff0c;人们发现了感知器模型所存在的不足&xff0c;它甚至无法...
    文章 2022-06-13 33浏览量
  • 零基础入门深度学习(5)-循环神经网络

    从上面可以看出,循环神经网络的输出,是受前面历次输入…….影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这...
    文章 2017-01-24 4865浏览量
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