唐山市建设局网站,网站产品 模块,网站建设 西安,建设一个网站app需要多少钱我们需要解决的问题#xff1a;1#xff1a; 什么是bp 神经网络#xff1f;2#xff1a;理解bp神经网络需要哪些数学知识#xff1f;3#xff1a;梯度下降的原理4: 激活函数5#xff1a;bp的推导。1.什么是bp网络#xff1f;引用百度知道回复#xff1a;“我们最常用的…我们需要解决的问题1 什么是bp 神经网络2理解bp神经网络需要哪些数学知识3梯度下降的原理4: 激活函数5bp的推导。1.什么是bp网络引用百度知道回复“我们最常用的神经网络就是BP网络也叫多层前馈网络。BP是back propagation的所写是反向传播的意思。我以前比较糊涂因为一直不理解为啥一会叫前馈网络一会叫BP反向传播网络不是矛盾吗其实是这样的前馈是从网络结构上来说的是前一层神经元单向馈入后一层神经元而后面的神经元没有反馈到之前的神经元而BP网络是从网络的训练方法上来说的是指该网络的训练算法是反向传播算法即神经元的链接权重的训练是从最后一层输出层开始然后反向依次更新前一层的链接权重。因此二者并不矛盾只是我没有理解其精髓而已”随便提一下BP网络的强大威力1任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长2任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元3任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。其两层隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元。2理解bp神经网络需要哪些数学知识需要知道什么是导数什么是偏导 什么是链式推导导数导数的求法示范 f(x)2x 的导数是 2f(x)x*x 的导数是 2xf(x)x*x*x 3*x4 的导数是 3(x*x)3导数的具体的定义入门 及推导过程 通俗易懂的导数基础讲义_百度文库偏导偏导的定义也即是原来只有一个参数的f(x) 成为了多个参数 例如f(x,y)求对x的偏导时 将y当常数求y的偏导时 将x当常数。推导示范f(x,y)2x*x 3y4对x的导数 4x 没有x的常数项为0对y的导数 3看下偏导入门 偏导数的定义及其计算法_图文_百度文库链式推导示范f(g(x))(g(x))*(g(x))g(x)3x则f(g(x))对x的导数为f(g(x))的导数 * 个g(x)的导数 (2*(g(x)))*3 6*(g(x)) 18x以上 即是需要理解的数学基础。3梯度下降的原理梯度下降是什么呢 当我们用神经网络算出一个实际输出O。 这个值和期望输出d的差值 即是损失函数就是一个和你想要的结果差距有多大因为在数学中不好算负值 , 所以我们把差值平方 同时为了求导方便 对这个平方差值 乘以1/2所以最后的损失函数就成了这个函数的曲线是以上 就是损失函数 我们知道这个函数当他的导数为0的时候 它的值最小。 所以我们在每次求出损失函数时去求导 根据这个导数去改变权重从而努力使这个导数接近零。跑下 最后的代码调试下或者去百度搜索下4激活函数本文不讨论激活函数的具体原理以后会专门介绍。 只需要知道加入激活函数是用来 加 入非线性因素的解决线性模型所不能解决的问题。推荐阅读 形象的解释神经网络激活函数的作用是什么5bp的推导本次推导是对 通俗理解神经网络BP传播算法的笔记 但是原文写的有些错误和一些地方没有说明 导致 萌新不易理解。本文会将出现的问题补齐主要问题有1 链式推导写的太混乱 。以下是手推过程下面的2求出来了代价函数对权值的偏导后 没有说明怎么应用代价函数改变公式在下面在这本文 比例系数 为1 。多看几遍这个 才能理解最后代码里的权值改变最后 是它的 代码importnumpyasnpdefnonlin(x,derivFalse):if(derivTrue):returnx*(1-x)#如果deriv为true求导数return1/(1np.exp(-x))Xnp.array([[0.35],[0.9]])#输入层ynp.array([[0.5]])#输出值np.random.seed(1)W0np.array([[0.1,0.8],[0.4,0.6]])W1np.array([[0.3,0.9]])printoriginal ,W0,\n,W1forjinxrange(100):l0X#相当于文章中x0l1nonlin(np.dot(W0,l0))#相当于文章中y1l2nonlin(np.dot(W1,l1))#相当于文章中y2l2_errory-l2Error1/2.0*(y-l2)**2printError:,Errorl2_deltal2_error*nonlin(l2,derivTrue)#this will backpack#print l2_delta,l2_deltal1_errorl2_delta*W1;#反向传播l1_deltal1_error*nonlin(l1,derivTrue)W1l2_delta*l1.T;#修改权值W0l0.T.dot(l1_delta)printW0,\n,W1
