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BP神经网络的详细推导
文章目录 概述 一 神经元模型 二 感知机与多层网络 三 误差逆传播算法 四 全局最小与局部最小 五 BP算法的改进 1 引入动量法 2 尺度变换法 3 自适应学习率调整法 六 BP神经网络的训练 1 产生数据样本集 2 确定网络的类型和结
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BP算法
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BP神经网络算法推导(包含输出层和隐层)
你是否也有疑问 在神经网络的训练过程中 随着多样本的训练 我们的参数是如何进行调节的呢 答案自然就是BP算法 Error Back Propagation 反向传播时 将输出误差 期望输出与实际输出之差 按原通路反传计算 通过隐层反向 直至
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误差反向传播
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