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BP神经网络的限制与改进

一,BP网络的限制 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 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小

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极简反传(BP)神经网络

一、两层神经网络(感知机) import numpy as np '''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]

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极简反传(BP)神经网络

   一、两层神经网络(感知机) import numpy as np '''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,

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的

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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输出进行比较,误差反向传播:卷积

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机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

  人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propag

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stanford coursera 机器学习编程作业 exercise4--使用BP算法训练神经网络以识别阿拉伯数字(0-9)

这篇文章中,会实现一个BP(backpropagation)算法,并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下:一共有5000个训练实例(training instance),每个训练实例是一个400维特征的

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浅谈神经网络训练方法,Deepmind更青睐正向传播

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者文海宁,银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播,也有被Deepmind青睐的正向传播,以及以BAM网络背后的双向传播,本文将对这些训练方法进行简单的探讨,如果你有兴趣,欢迎留言。 1. 典型的BAM

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