bp算法基本原理推导----《机器学习》笔记

author author     2022-08-22     794

关键词:

前言

多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法。

今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。

神经网络

先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用

技术分享

图1 神经网络神经元模型

图1就是一个标准的M-P神经元模型。

视觉机器学习读书笔记--------bp学习

反向传播算法(Back-PropagtionAlgorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络。一、BP学习原理1、前馈型神经网络   是指网络在处理信息时,... 查看详情

手推机器学习吴恩达神经网络bp反向传播矩阵推导(上篇)

前言在吴恩达斯坦福机器学习中关于BP算法(BackpropagationAlgorithm)只给出了最后的BP矩阵的推导结果,略去了中间的推导过程,初学者理解起来相当困难。本文给出了BP推导常遇到两种推导形式,并给出了详细... 查看详情

机器学习——分类

...程相关课程目标:熟悉机器学习原理、熟练掌握机器学习算法和应用 课程内容:尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面?回归、分类、聚类、神经网络等 基本要求:了解背景、基本原理和应用,不过多要求数学推导?重点... 查看详情

导航-机器学习(machinelearning)

1逻辑回归2决策树3支持向量机4提升方法5聚类准备在近期复习巩固一下基本机器学期算法的原理和实现,写一些笔记,方便以后自己回顾。1逻辑回归(1)理论推导(2)python实现 查看详情

从0开始机器学习-神经网络反向bp算法!(代码片段)

最近一个月项目好忙,终于挤出时间把这篇BP算法基本思想写完了,公式的推导放到下一篇讲吧。一、神经网络的代价函数神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合,因此与其类似,我们训练神经网络也要定义代价函数,之后再... 查看详情

bp算法的原理解释和推导

BP算法的原理解释和推导已知的神经网络结构:且已知的条件:a(j)=f(z(j))\\mathbfa^\\left(\\mathbfj\\right)=\\mathbff\\left(\\mathbfz^\\left(\\mathbfj\\right)\\right)a(j)=f(z(j))z(j)=W(j)a 查看详情

《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记

(上接第一章)1.2.5Linalg线性代数库  在矩阵的基本运算基础之上,NumPy的Linalg库可以满足大多数的线性代数运算。  .矩阵的行列式  .矩阵的逆  .矩阵的对称  .矩阵的秩  .可逆矩阵求解线性方程1.矩阵的行列式In[4... 查看详情

bp算法完整推导2.0(上)

前面的笔记已经把BP算法给推导了,那4大公式,核心就是求偏导数的链式法则,这篇,再来跟着大佬来推一波,目的是为了加深印象.关于记忆这个话题,心理学家,其实早已经给出了答案,最好的记忆方式,就是重复,写了这么多的笔记,其实... 查看详情

bp算法的原理解释和推导

BP算法的原理解释和推导已知的神经网络结构:且已知的条件:a(j)=f(z(j))\\mathbfa^\\left(\\mathbfj\\right)=\\mathbff\\left(\\mathbfz^\\left(\\mathbfj\\right)\\right)a(j)=f(z(j))z(j)=W(j)a(j−1)+b(j) 查看详情

郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记(第二章中文文本分类—朴素贝叶斯算法)

(上接第二章)  2.3分类算法:朴素贝叶斯  2.3.1贝叶斯公式推导(略)  分类的流程:    第一阶段:训练数据生成训练样本集:TF-IDF  第二阶段:对每个类别计算p(yi)。  第三个阶段:对每个特征属性计算... 查看详情

概率机器学习(开篇)

...其是CRF上,有点浮,先将学习到的好好总结一下。一、EM算法的基础和贝叶斯基础  1)EM算法的基本原理和推导  2)EM算法的基本应用,k-means和高斯混合模型二、隐马可夫和条件随机场  1)隐马(HMM)的基于原理和对应... 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-autoencodersandsparsity

...09;的基本原理1.1基本概念  自编码器是一种无监督学习算法,它采用神经网络的形式,令目标值等于输入值,利用反向传播算法学习数据内在的结构。因此自编码器也可以称作是自编码神经网络(autoencoderneu 查看详情

[机器学习]ufldl笔记-sparsecoding(稀疏编码)

...   一、SparseCoding的基本原理1.1基本概念  稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用于寻找一组“超完备基(over-completebases)”来更高效地表示样本数据。换句话收,稀疏编码算法的目的就是找到一组基向... 查看详情

深度学习bp算法的推导(附加rnn,lstm的推导说明)

...equenceLabelling withRecurrentNeuralNetworks》详细介绍其关于BP算法的推导过程。     2)论文没有提到过偏差的处理,不过如果能耐心推导出论文给出的公式,那么这将十分简单。   &nbs 查看详情

一文彻底搞懂bp算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)

参考技术A反向传播算法(BackpropagationAlgorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。全文... 查看详情

机器学习算法原理详细推导与实现:k-means算法(代码片段)

【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章节介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法。聚类算法在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图... 查看详情

机器学习——提升方法adaboost算法,推导过程

...规则(强分类器)容易的多。提升的方法就是从弱分类器算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器。大多数的提升方法都是改变训练数据集的概率分布(训练... 查看详情

误差逆传播(errorbackpropagation,bp)算法推导及向量化表示

...材NotesonConvolutionalNeuralNetworks,结果刚看到第2章教材对BP算法的回顾就犯难了,不同于之前我学习的对每一个权值分别进行 查看详情