一、前向傳播
w 權重
b 偏差
a 輸入
一般地，我們可以把前向傳播過程表示：
2. 損失函式和代價函式
損失函式主要指的是對於單個樣本的損失或誤差；
代價函式表示多樣本同時輸入模型的時候總體的誤差——每個樣本誤差的和然後取平均值。
3. 反向傳播
反向傳播的基本思想
就是通過計算輸出層與期望值之間的誤差來調整網路引數，從而使得誤差變小。
4.反向傳播原理（四個基礎等式）
引入乙個中間變數δl
j，我們把它叫做網路中第l層第j個神經元的誤差。
為第l層第j個神經元新增乙個擾動δz[l]j，使得損失函式或者代價函式變小，那麼這就是乙個好的擾動。
單樣本輸入公式
l表示輸出層層數。用∂l 表示 ∂l(a[l],y)
5.多樣本輸入公式
BP神經網路
基本bp神經網路演算法包括 訊號的前向傳播 誤差的反向傳播 也即計算實際輸出時按照輸入到輸出的方向進行，權值閾值調整則相反。bp是一種多層前饋神經網路，由輸入層 隱含層和輸出層組成。層與層之間有兩種訊號在流動 一種是從輸入流向輸出的工作訊號，是輸入和權值的函式 另一種是輸入流向輸出的訊號，即誤差。隱...
BP神經網路
x 為輸入向量，y為隱藏層的神經元，z 為輸出層,d為目標真實值,本文預設 z 不經過sigmod處理。x y的權重為 w,y z的權重為 v yj ix iwij 1 oyi f y j 2 其中激勵函式f x 1 1 e x f x f x 1 f x 3 z k j f yj vjk 此時系統...
BP神經網路
bp是back propagation bp神經網路主要的演算法在於誤差反向傳播error backpropagation 有三層 輸入層 input 隱含層 hidden 輸出層 output 輸入層 n個神經元 隱含層 p個神經元 輸出層 q個神經元 輸入向量 x x1,x2,x n 隱含層輸入...