bp神經網(wǎng)絡原理
BP神經網(wǎng)絡被稱為“深度學習之旅的開端”，是神經網(wǎng)絡的入門算法。
各種高大上的神經網(wǎng)絡都是基于BP網(wǎng)絡出發(fā)的，最基礎的原理都是由BP網(wǎng)絡而來，另外由于BP神經網(wǎng)絡結構簡單，算法經典， 是神經網(wǎng)絡中應用最廣泛的一種。
開始發(fā)展——在人工神經網(wǎng)絡的發(fā)展歷史上，感知機網(wǎng)絡曾對人工神經網(wǎng)絡的發(fā)展發(fā)揮了極大的作用，它的出現(xiàn)曾掀起了人們研究人工神經元網(wǎng)絡的熱潮。單層感知網(wǎng)絡（M-P模型）做為最初的神經網(wǎng)絡，具有模型清晰、結構簡單、計算量小等優(yōu)點。
只能解決線性可分——但是，隨著研究工作的深入，人們發(fā)現(xiàn)它還存在不足，例如無法處理非線性問題，即使計算單元的作用函數(shù)不用閥函數(shù)而用其他較復雜的非線性函數(shù)，仍然只能解決解決線性可分問題．不能實現(xiàn)某些基本功能，從而限制了它的應用。
多層前饋網(wǎng)絡——增強網(wǎng)絡的分類和識別能力、解決非線性問題的唯一途徑是采用多層前饋網(wǎng)絡，即在輸入層和輸出層之間加上隱含層。
BP神經網(wǎng)絡登場——20世紀80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分別獨立發(fā)現(xiàn)了誤差反向傳播算法，簡稱BP，系統(tǒng)解決了多層神經網(wǎng)絡隱含層連接權學習問題，并在數(shù)學上給出了完整推導。人們把采用這種算法進行誤差校正的多層前饋網(wǎng)絡稱為BP網(wǎng)。
BP神經網(wǎng)絡具有任意復雜的模式分類能力和優(yōu)良的多維函數(shù)映射能力，解決了簡單感知器不能解決的異或和一些其他問題。從結構上講，BP網(wǎng)絡具有輸入層、隱藏層和輸出層；從本質上講，BP算法就是以網(wǎng)絡誤差平方為目標函數(shù)、采用梯度下降法來計算目標函數(shù)的最小值。
一起來學PyTorch——神經網(wǎng)絡(Dropout層)
在PyTorch深度學習的探索中，遇到過擬合問題時，我們可以借助Dropout層來緩解。過擬合通常是參數(shù)眾多而樣本稀缺導致的，訓練集表現(xiàn)優(yōu)秀，但測試集表現(xiàn)卻大打折扣。Dropout的策略基于一個基本原理：在訓練過程中，每個神經元以概率p保持工作，其余時間則“休眠”，每次前向傳播的神經元組合都會變化，以此降低...
M—P模型
感知機模型由兩層神經元構成，輸入層接收信號，輸出層即為M-P神經元。其結構通過三個神經元（x0、x1、x2）表示。感知機模型可由y=f(wx+b)公式描述，其中w為權重，b為偏置。感知機作為判別式線性分類模型，適用于解決簡單的線性可分問題。線性可分問題可以通過下圖展示。BP神經網(wǎng)絡是1986年由...
BP神經網(wǎng)絡動量因子不理解
BP神經網(wǎng)絡在批處理訓練時會陷入局部最小，也就是說誤差能基本不變化其返回的信號對權值調整很小但是總誤差能又大于訓練結果設定的總誤差能條件。這個時候加入一個動量因子有助于其反饋的誤差信號使神經元的權值重新振蕩起來。可以參看一些專門介紹神經網(wǎng)絡的書籍。
人工神經網(wǎng)絡之BP模型算法實現(xiàn)
科技信息． 計算機與網(wǎng)絡 人工袖經網(wǎng)絡之B模型算法實壩 P西南林業(yè)大學劉鑫趙家剛（訊作者）劉絮子 通［摘要］P網(wǎng)絡模型誤差反向傳播算法，B有效的解決了權值調整問題，也是至今為止應用最廣泛的神經網(wǎng)絡。因此，本文介紹了B P的網(wǎng)絡模型算法理論，并通過c≠言對該算法進行實現(xiàn)，≠語可根據(jù)不同樣本數(shù)據(jù)...
p=1:2:100在BP神經網(wǎng)絡中什么意思
這是matlab中的特定用法，指的是：p是一個以2為公差的等差數(shù)列形成的數(shù)組，其數(shù)值為[1,3,5,7,…,99]，是一個1x50的矩陣。如果這條語句出現(xiàn)在神經網(wǎng)絡程序中，一般是指輸入樣本p為該矩陣，為單輸入網(wǎng)絡，樣本總共有100列。
細胞神經網(wǎng)絡的神經元
凈輸入 通過傳遞函數(shù)（Transfer Function）f (·)后，便得到第j個神經元的輸出 :（5.14）式中f(·)是單調上升函數(shù)，而且必須是有界函數(shù)，因為細胞傳遞的信號不可能無限增加，必有一最大值。5.4.2 BP網(wǎng)絡BP算法由數(shù)據(jù)流的前向計算（正向傳播）和誤差信號的反向傳播兩個過程構成。正向傳播時，...
一文看懂四種基本的神經網(wǎng)絡架構
剛剛入門神經網(wǎng)絡,往往會對眾多的神經網(wǎng)絡架構感到困惑,神經網(wǎng)絡看起來復雜多樣,但是這么多架構無非也就是三類,前饋神經網(wǎng)絡,循環(huán)網(wǎng)絡,對稱連接網(wǎng)絡,本文將介紹四種常見的神經網(wǎng)絡,分別是CNN,RNN,DBN,GAN。通過這四種基本的神經網(wǎng)絡架構,我們來對神經網(wǎng)絡進行一定的了解。 神經網(wǎng)絡是機器學習中的一種模型,是一種模仿動...
BP神經網(wǎng)絡中初始權值和閾值的設定
1、首先需要了解BP神經網(wǎng)絡是一種多層前饋網(wǎng)絡。2、以看一下在matlab中BP神經網(wǎng)絡的訓練函數(shù)，有梯度下降法traingd,彈性梯度下降法trainrp，自適應lr梯度下降法traingda等。3、在matlab中命令行窗口中定義輸入P，輸出T，·通過“newff(minmax(P),[5,1]構建BP神經網(wǎng)絡，“[net,tr]=train(net,P,T...
CNP|耦合神經P系統(tǒng)
文章深入探討了CNP系統(tǒng)的工作原理，證明了在生成模式下，CNP系統(tǒng)具有圖靈通用性，能夠生成任何圖靈可計算數(shù)字集合。此外，還構建了一個小通用CNP系統(tǒng)，僅需60個神經元就能進行復雜函數(shù)計算，這在簡化模型的同時保持了強大的計算能力。盡管脈沖耦合神經網(wǎng)絡已經在圖像處理、信號處理和動態(tài)系統(tǒng)建模等領域有所應用...
MLP(全連接神經網(wǎng)絡)的反向傳播
輸出層的狀態(tài)值梯度本質上是網(wǎng)絡預測與實際結果的誤差。參數(shù)梯度的計算涉及矩陣運算，對于多層網(wǎng)絡，梯度傳播過程中可能會遇到梯度消失或爆炸的問題，這與權重矩陣的乘積和鏈式法則相關。理解這些原理有助于優(yōu)化網(wǎng)絡結構，避免梯度問題，提升MLP的訓練效果。以上內容摘自知乎文章：zhuanlan.zhihu.com\/p\/14...
相關評說：
巴塘縣車床： ______ BP神經網(wǎng)絡算法是在 BP神經網(wǎng)絡現(xiàn)有算法的基礎上提出的,是通過任意選定一組權值,將給定的目標輸出直接作為線性方程的代數(shù)和來建立線性方程組,解得待求權,不存在傳統(tǒng)方法的局部極小及收斂速度慢的問題,且更易理解.
巴塘縣車床： ______ 可以采用MATLAB軟件中的神經網(wǎng)絡工具箱來實現(xiàn)BP神經網(wǎng)絡算法.BP神經網(wǎng)絡的學習過程由前向計算過程、誤差計算和誤差反向傳播過程組成.雙含隱層BP神經網(wǎng)絡的MATLAB程序,由輸入部分、計算部分、輸出部分組成,其中輸入部分包括網(wǎng)絡參數(shù)與訓練樣本數(shù)據(jù)的輸入、初始化權系、求輸入輸出模式各分量的平均值及標準差并作相應數(shù)據(jù)預處理、讀入測試集樣本數(shù)據(jù)并作相應數(shù)據(jù)預處理;計算部分包括正向計算、反向傳播、計算各層權矩陣的增量、自適應和動量項修改各層權矩陣;輸出部分包括顯示網(wǎng)絡最終狀態(tài)及計算值與期望值之間的相對誤差、輸出測試集相應結果、顯示訓練,測試誤差曲線.
巴塘縣車床： ______ 1.RBF 的泛化能力在多個方面都優(yōu)于BP 網(wǎng)絡, 但是在解決具有相同精度要求的問題時, BP網(wǎng)絡的結構要比RBF 網(wǎng)絡簡單.2. RBF 網(wǎng)絡的逼近精度要明顯高于BP 網(wǎng)絡,它幾乎能實現(xiàn)完全逼近, 而且設計起來極其方便, 網(wǎng)絡可以自動增加神...
巴塘縣車床： ______ 使干預審辦法,不在現(xiàn)場,看見神經網(wǎng)絡,并不在現(xiàn)場錄下神經網(wǎng)絡來.
巴塘縣車床： ______ 人工神經網(wǎng)絡模型主要考慮網(wǎng)絡連接的拓撲結構、神經元的特征、學習規(guī)則等.目前,已有近40種神經網(wǎng)絡模型,其中有反傳網(wǎng)絡、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡、波耳茲曼機、適應諧振理論等.ann:...
巴塘縣車床： ______ 每次都是重新建立網(wǎng)絡,重新設置隨機初始權值,重新訓練,所以每次的訓練結果都不相同.而且樣本每次代入的順序可能也是不一樣的,所以訓練的過程也不同.如果你是做仿真,可以多進行幾次,選較好一些的結果.BP(Back Propagation)...
巴塘縣車床： ______ 自己找個例子算一下,推導一下,這個回答起來比較復雜 神經網(wǎng)絡對模型的表達能力依賴于優(yōu)化算法,優(yōu)化是一個不斷計算梯度并調整可學習參數(shù)的過程,Fluid中的優(yōu)化算法可參考 優(yōu)化器 .在網(wǎng)絡的訓練過程中,梯度計算分為兩個步驟:前向...
巴塘縣車床： ______ P= [P,P_1]; end end T = P;% 神經網(wǎng)絡輸入與輸出采用同一矩陣...net= train(net,P,T); 很可能是這里,輸入輸出采取相同的量,但是輸出需要轉置一下.
