请问bp算法的误差函数是怎么得到的?

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BP算法

一,定义误差逆传播算法(backpropagation BP算法)是迄今最成功的的神经网络算法。显示任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练。不仅适用于多层前馈神经网络,还可以用于其他类型的神经网络,训练递归。...

bp神经网络误差函数_核函数与ELM、KELM

函数与ELM、KELM核函数函数是一种映射关系,用来升维,多应用于分类和聚类的算法中。能够将线性不可分的数据,通过核函数的映射关系,映射到高维的空间中,寻找能够将数据分类的超平面。ELMELM(Extreme learnIng...

bp算法运行太慢_BP算法的缺点与改进

BP算法的缺点与改进目前,BP网络得到了越来越广泛的应用,但是BP算法在应用中也同时暴露出一定的缺陷:l)训练次数多,学习效率低,收敛速度慢;2)易形成局部极小;’3)隐层神经元的数目难以确定;4)训练时有学习新样本而...

神经网络之BP算法误差反向传播)

那么为什么要使用激活函数,如果不使用激活函数,我们每一层输出只是简单地承接了上一层的输入函数的线性变化,而神经网络中传递每层输出数据的方式,往往不是线性变化能够满足的 最主要的原因是神

深度学习之BP算法

那么,BP算法思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本节的研究内容. 一.BP算法的提出及其算法思想  神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) 激活函数 3) 找出最优权重值的参数学习算法.  BP算法...

AI 利用BP算法及Sigmoid函数,研究函数f(x)=2sinx-0.7的逼近问题-实验报告

(4)画出误差随迭代次数变化曲线、测试数据图 (5)尝试不同激活函数和隐含层神经元数目,研究其对精度的影响并分析 2、 推导过程 3、 网络结构图 4、 算法代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot ...

java实现bp算法拟合_基于BP神经网络的函数拟合算法.doc

在神经网络技术中,BP神经网络因具有结构、学习算法简单等特点,近年来得到广泛的关注,相关技术已经在预测、分类等领域中实现产业化。本文针对经典的函数拟合问题,以BP神经网络为工具,力求分析BP神经网络隐含层...

误差反传算法(BP算法)推导

反向传播(Error Back Proragation,BP算法应用对象:具有非线性连续变换函数的多层感知器(多层前馈网络)。 BP 算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时,输入...

神经网络之BP算法(图说神经网络+BP算法理论推导+例子运用+代码)

最近在学习《Deep Learning》这本书,书中在前馈神经网络、全连接神经网络以及卷积神经网络等内容中,都有提到反向传播算法,这一算法可以说是神经网络中求解参数比较核心的部分了。为了更好地理解神经网络工作的...

利用BP神经网络进行函数拟合

利用BP神经网络进行函数拟合摘要关键词问题描述算法设计结果分析与讨论结论源代码 摘要 数据拟合是在假设模型结构已知的条件下最优确定模型中未知参数使预测值与数据吻合度最高,本文选取线性项加激活函数组成一个非...

机器学习总结(七):基本神经网络、BP算法、常用激活函数对比

1. 神经网络 ...(2)常用的激活函数及其优缺点 阶跃函数sgn(x)(理想,但不连续,不光滑); Sigmoid函数(下图左): 优点:能够把输入的连续实值压缩到0到1之间; 缺点:(1)容

bp神经网络算法_基于遗传算法优化的BP神经网络的回归分析——算法训练函数的选取...

为了分析并选取合适的参数以及BP神经网络的训练函数,本次实验选取Sphere函数对遗传算法优化的BP神经网络算法进行测试分析,以获得较合理的训练函数。其中实验环境同本章第2节。 (1)实验数据:本节利用 Sphere ...

BP算法——让你看清误差传播的每一步

本文通过最简单的一步步计算试着搬动BP算法这块大石头,通过发现其中的规律来更好的理解BP算法

大白话讲解BP算法

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行...

深度学习 --- BP算法详解(误差反向传播算法)

本节开始深度学习的第一个算法BP算法,本打算第一个算法为单层感知器,但是感觉太简单了,不懂得找本书看看就会了,这里简要的介绍一下单层感知器: 图中可以看到,单层感知器很简单,其实本质上他就是线性分类器...

BP算法误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法)

BP算法误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法。BP算法的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络...

利用 BP 算法及 sigmoid 函数对y=sin(x)进行拟合训练,测试(基于python)

4.采用了python的误差逆传播算法,简称BP,把训练集,测试集,训练结果,还有误差的变化情况都输出看看 隐藏层现在了10个神经元,其实差不多了的,但可以确定的是在一定范围内神经元个数的增加对拟合效果是呈正相关...

遗传算法优化BP神经网络拟合非线性函数

本文主要是讲遗传算法用于优化BP算法BP算法在拟合非线性函数时,虽然可以收敛,但是有可能收敛到局部最小点,这是源于它的搜索是串行搜索,而遗传算法的并行性,能够使其更容易收敛到全局最小点。在训练神经网络时...

反向传播算法_误差反向传播算法(BP)与梯度下降算法

为什么需要反向传播算法?在多层感知器中,输入数据从输入层输入,经过中间层(隐层),最终从输出层输出。...针对该问题,鲁梅尔哈特的人于1986年提出了误差反向传播算法,该算法使得神经网络再次回到人们的...

误差反向传播(BP)算法

转载请标明出处: ...这里以三层神经网络为基础,结合不同的准则函数和激活(转移)函数误差反向传播算法做出详细的计算 一、三层感知器 网络描述: 训练数据输入输出对:{xki,

bp算法和nlp算法_bp算法

斯坦福大学机器学习斯坦福大学机器学习第九课“神经网络的学习(Neural Networks: Learning)”学习笔记,本次课程主要包括8部分:1) Cost function(代价函数)2) Backpropagation algorithm(BP算法 or 反向传播算法)3)...

关于BP算法和loss函数的解释,一篇非常好的文章

其中loss函数在文中体现出来就是反向传播中的总误差计算函数,用来衡量每一次的真实输出和预测输出之间的误差bp算法通过这个误差不断调整权值,最终返回来使得误差不断缩小。...

机器学习----误差逆传播算法(BP算法)中的参数更新估计式推导

关键思路就是,从要更新的参数一直影响到目标函数一路求偏导 采用西瓜书结构图举例 更新策略 逐层推导

BP网络算法的基本思想及算法流程

网络的构成 神经元的网络输入: neti=x1w1i+x2w2i+...+xnwninet_i=x_1w_{1i}+x_2w_{2i}+...+x_nw_{ni}neti​=x1​w1i​+x2​w2i​+...+xn​wni​ 神经元的输出: o=f(net)=11+e−neto=f(net)=\frac{1}{1+e^{-...

BP算法的理解

目标:通过计算输出层和... 通过计算一个样本,前向传播得到输出层y^和期望值y的误差函数E。 2. 根据误差函数求出输出神经元和隐层神经元的梯度项。 3. 根据梯度下降法,以目标的负梯度方向对参数进行调整。 4....

BP算法简述

BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。 正向传播时,输入样本从输入层进入网络,经隐层...

标准BP算法详细解析

注意是标准BP噢,意思是一个单拿出一个样本来看的bp,单位是一个样本噢~ 一、图解以及符号定义 我要再啰嗦一遍,写成我习惯的方式: 二、过程解释 ①表示的是第一层第i个权值向量和第j个输入相乘的权值 ...

bp算法的理解

bp算法 又称反向传导算法,英文: back propagation。 我们了解,前向传导,可以根据W,b来计算出隐层、输出层的各个神经元的值以及对应的激活值,最终得到输出。如果输出和我们的目标存在误差,这个误差可以用...

误差反向传播算法BP

优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的,因为反向传播算法是一个递归形式,通过一层层的向后求出传播误差即可。 计算Loss函数的目的:**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离,...

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

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