主要内容：神经网络与数学之间的关系在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP训练算法.通过BP算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！那么BP算法具体是什么呢？为什么通过BP算法，我们就可以一步一步的走向最优值（即使有可能是局部最优，不是全局最优，我们也可以通过其它的
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2020-11-30 15:37:54
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。 简介 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法 ...
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2020-07-29 14:44:54
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目录 定义网络 梯度反向传播 梯度更新 面试时的变相问法 参考资料 BPTT(back-propagation through time)算法是常用的训练RNN的方法，其实本质还是BP算法，只不过RNN处理时间序列数据，所以要基于时间反向传播，故叫随时间反向传播。 BPTT算法在吴恩达和李宏毅等教授 ...
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2020-07-09 22:05:20
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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，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
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2020-06-20 00:46:05
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5.1 Cross-Entropy Cost 上节实现了一个简单的神经网络所需要的所有function，包括梯度下降算法，BP算法等，利用python实现最简单的神经网络。从本节课开始介绍另外一种cost function。 我们理想情况是让神经网络学习更快。 假设简单模型：只有一个输入、一个神经元 ...
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2020-06-13 23:19:15
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请注意本文的神经网络的结构略不同于以往的神经网络。在这里，只有点与点的连线上会有激活函数，一个节点本身是不会有运算的。 看了网上大部分文章和3B1B的视频，BP算法用到的就是链式法则。但由于数学家喜欢把一件事情复杂化，程序员喜欢用矩乘来优化复杂度，BP算法就看上去有些难以理解。 最近看了CNN，自己 ...
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2020-03-18 23:58:43
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神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。一、缺点及有效的措施1、在早期，由于BP算法还没有发明，并且当时的计算能力 ...
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2020-03-03 21:03:42
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BP 4 大核心公式推导, 即损失函数对 输出层, 中间层, 偏置, 权值 的梯度(误差) ...
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2020-01-26 20:47:42
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BP再次推导, 重点理解BP过程及变量定义, 尤其是将误差, 定义为 梯度, 这脑洞太大了. ...
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2020-01-25 23:39:38
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