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一、什么是BP反向传播算法BP算法是GeffreyHinton在1988年提出来的，详情可见论文《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors》。1.前向传播算法解释BP算法前，先简单介绍一下什么是前向传播算法，如下图1为神经网络模型图示：
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
BP神经网络的算法改进与应用研究重庆大学硕士学位论文学生姓名：程业：概率论与数理统计学科门类：理重庆大学数学与统计学院二O一一年四月StudyImprovedAlgorithmBPNeuralNetworkThesisSubmittedChongqingUniversityPartialFulfillment...
一文彻底搞懂BP算法：原理推导＋数据演示＋项目实战。假设我们使用随机梯度下降的方式来学习神经网络的参数，损失函数定义为，其中是该样本的真实类标。根据第一节的前向计算，我们知道第层的输入与第k层的输出之间的关系为：计算偏导数又因为，根据链式法则，我们可以得到为：由上式...
[整理]BP神经网络讲解——最好的版本DavidRumelhart和J.McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP（Backpropagation）学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的...
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
对于使用BP算法进行CNN参数训练的过程，网上已有很多资料，这里结合论文NotesonConvolutionalNeuralNetworks,JakeBouvrie以及一些博客资料做总结，并附加上一些自己的理解。二、神经网络BP算法2.1、前向传播过程2.2、反向传播过程三、BP算法...
机器之心发布机器之心编辑部在图像识别任务中，引入SBP能让识别准确度稍稍提高，计算成本还能降低57%。在人工智能领域，目前人工神经网络中被广泛使用的反向传播算法（Backpropagation，BP）采用全局优化策略，这种端到端的学习方法性能卓越，但...
反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·威廉姆斯合作的一篇著名论文问世后，人们才充分认识到它的重要性。