乐清做手机网站,wordpress 二次元模板,品牌注册费用,哪个网站ppt模板免费下载神经网络的一种求解W的算法#xff0c;分为信号“正向传播(FP)”求损失#xff0c;“反向传播(BP)”回传误差#xff1b;根据误差值修改每层的权重#xff0c;继续迭代。 BP算法也叫做δ算法。以三层的感知器为例#xff08;假定现在隐层和输出层均存在相同类型的激活函数…神经网络的一种求解W的算法分为信号“正向传播(FP)”求损失“反向传播(BP)”回传误差根据误差值修改每层的权重继续迭代。 BP算法也叫做δ算法。以三层的感知器为例假定现在隐层和输出层均存在相同类型的激活函数 隐层 y f(x * v)输出层 o f(f(y) * w)输入层误差:隐层误差: 输入层误差:
误差E有了那么为了使误差越来越小可以采用随机梯度下降的方式进行ω和υ的求解即求得ω和υ使得误差E最小 BP算法的例子 初始值w(0.1,0.15,0.2,0.25,0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55,0.6,0.65) b(0.35,0.65)输出值O(0.01,0.99)学习率η0.5 假设隐层和输出层都使用 sigmoid 激活函数
1、FP过程
先求out 同理可以得到 同理可以得到 输出层误差表示如下 2、BP 过程
输出层到第二层隐层以求 为例 下面我们分别求上式的三个部分其中第一部分 第二分部因为 第三部分,因为 最终得到 更新 的值 同理可以求出 第二层隐层到第一层隐层以求 为例 下面我们分别计算第一部分 其中 注意这里由于是反向传播此时要用到之前更新后的 的值 同理计算 接着计算第二部分 接着计算第三部分 最终整合起来 于是更新 同理求出
以上是第一次迭代经过多次迭代最终的误差会越来越小 上图可以看出当迭代1000次时输出为 O(0.022971,0.977675) 和原本的 O(0.01,0.99) 比较接近了。
python代码
https://github.com/flepeng/code/blob/master/DL/bp_demo.py
import numpy as np# 初始值
w [0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35, 0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65]
# 偏置项b不进行更新
b [0.35, 0.65]l [5, 10]# sigmoid函数
def sigmoid(z):return 1.0 / (1 np.exp(-z))def f1(w, b, l):# 前向传播计算结果值h1 sigmoid(w[0] * l[0] w[1] * l[1] b[0])h2 sigmoid(w[2] * l[0] w[3] * l[1] b[0])h3 sigmoid(w[4] * l[0] w[5] * l[1] b[0])o1 sigmoid(w[6] * h1 w[8] * h2 w[10] * h3 b[1])o2 sigmoid(w[7] * h1 w[9] * h2 w[11] * h3 b[1])# 后向传播更新w# 输出层到第二层隐层前两项# 公式中的第一部分-(0.01 - o1)第二部分o1 * (l - o1)t1 -(0.01 - o1) * o1 * (l - o1)# 第二层隐层到第一层隐层前两项t2 -(0.99 - o2) * o2 * (l - o2)# t1*第三部分即输出层到第二层隐层的参数梯度w[6] w[6] - 0.5 * (t1 * h1)w[8] w[8] - 0.5 * (t1 * h2)w[10] w[10] - 0.5 * (t1 * h3)w[7] w[7] - 0.5 * (t2 * h1)w[9] w[9] - 0.5 * (t2 * h2)w[11] w[11] - 0.5 * (t2 * h3)# (t1 * w[6] t2 * w[7])对于公式()中的两项h1 * (1 - h1)对于第二项l[0]对应第三项w[0] w[0] - 0.5 * (t1 * w[6] t2 * w[7]) * h1 * (1 - h1) * l[0]w[1] w[1] - 0.5 * (t1 * w[6] t2 * w[7]) * h1 * (1 - h1) * l[1]w[2] w[2] - 0.5 * (t1 * w[8] t2 * w[9]) * h2 * (1 - h2) * l[0]w[3] w[3] - 0.5 * (t1 * w[6] t2 * w[9]) * h2 * (1 - h2) * l[1]w[4] w[4] - 0.5 * (t1 * w[10] t2 * w[11]) * h3 * (1 - h3) * l[0]w[5] w[5] - 0.5 * (t1 * w[10] t2 * w[11]) * h3 * (1 - h3) * l[1]return o1, o2, wfor i in range(1000):r1, r2, w f1(w, b, l)print(第{}次迭代后结果值为:({},{}),权重更新为:{}.format(i1, r1, r2, w))
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