bp神经网络

BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 BP神经网络误差反向传播神经网络： 置各权和阈值的初始化 给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p) 和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p) 信息前向传递： 计算网络各层的输出 4.误差反向传播 5.修改权和阈值 6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边 7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。 根据上述流程，编写代码： class BPNet{ constructor(layernum, n, fn, fd, miu, iter ,eps){ if(!(n instanceof Array)) { throw '参数错误' } if(!n.length == layernum) { throw '参数错误' } this.layernum = layernum this.n = n //输出函数 if(!fn) { this.fn = function (x) { return 1.0/(1.0 + Math.exp(-x)) } }else { this.fn = fn } //误差函数 if(!fd) { this.fd = function(x) { return x * (1 - x) } }else { this.fd = fd } this.w

刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。 假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点： 1.具备训练集 2.确定自己要处理的是哪类问题 3.以怎样的标准去评价自己得出的结果。 具备训练集是最基本的，应用神经网络算法必须具备训练集，那么对于自己处理的是分类还是回归的问题，我相信也是比较容易去进行判断的，那么对于评价得出的结果，选择一个合适的损失函数可以做到合理的评价我们得出的结果。那么具体在神经网络算法中如何应用呢？ （一）分类问题 1.基于对逻辑回归的理解，最后输出层的激活函数选择sigmoid函数是一个不错的选择 2.对于评价标准即损失函数，逻辑回归的损失函数可以应用在此处，也就是负的log最大似然，建议找下推导的过程，深入理解一下。 （二）回归问题 1.基于对线性回归的理解，最后输出层的激活函数选择线性函数，也可以理解为输出层不激活，为什么这样做呢？因为对于回归问题的评价标准很容易就可以想到均方误差，为了更好的利用这一评价标准，所以输出层采用线性函数更为合理。 总结：

BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。 我们现在来分析下这些话： “是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络” BP是后向传播的英文缩写，那么传播对象是什么？传播的目的是什么？传播的方式是后向，可这又是什么意思呢。 传播的对象是误差，传播的目的是得到所有层的估计误差，后向是说由后层误差推导前层误差： 即BP的思想可以总结为 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误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。 “BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)” ----------( 计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小、形状无关的点、线关系的方法，把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点

起源：线性神经网络与单层感知器 古老的线性神经网络，使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用，但是你可以看到它的改良版：Logistic回归。 可以看到这个网络，输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b，其实和数学上的回归拟合别无二致。 Logistic回归对该模型进行了改良： 线性神经网络（回归）使用的LMS（最小均方）的数学原理其实可由最大似然估计+假设误差概率模型得到。（详见Andrew Ng视频） 在二类分类（误差非0即1）情况下，适用于连续型数据的最小均方显然不是很好的cost函数，会引起梯度过大。 仿照线性回归假设误差服从正态分布建立概率模型，Logistic回归假设误差服从二项分布建立概率模型。 Logistic函数的（0~1连续特性）在这里充当着，由输入评估概率的角色，而不是像下面的BP网络一样，起的是高维空间非线性识别作用。 该手法同样在RBM限制玻尔兹曼机中使用。 实际上，这两种模型的起源都是最小二乘法的线性回归。不同的是，早期的解决线性回归使用的矩阵解方程组，求得参数。 而基于梯度下降使目标函数收敛的数学方法，在计算神经科学领域，就变成神经网络了。 Part I ：BP网络的结构与工作方式 BP网络中使用隐层（HideLayer）设定，目的是通过全连接的网络+非线性Sigmoid函数，疯狂地通过特征空间映射来区分非线性数据

　　神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 　　神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，但进行了很大的简化，神经网络由很多神经网络层构成，而每一层又由许多单元组成，第一层叫输入层，最后一层叫输出层，中间的各层叫隐藏层，在BP神经网络中，只有相邻的神经层的各个单元之间有联系，除了输出层外，每一层都有一个偏置结点： 　　虽然图中隐藏层只画了一层，但其层数并没有限制，传统的神经网络学习经验认为一层就足够好，而最近的深度学习不这么认为。偏置结点是为了描述训练数据中没有的特征，偏置结点对于下一层的每一个结点的权重的不同而生产不同的偏置，于是可以认为偏置是每一个结点（除输入层外）的属性。我们偏置结点在图中省略掉： 　　在描述BP神经网络的训练之前，我们先来看看神经网络各层都有哪些属性： 每一个神经单元都有一定量的能量，我们定义其能量值为该结点j的输出值$O_j$； 相邻层之间结点的连接有一个权重$W_{ij}$，其值在[-1,1]之间； 除输入层外，每一层的各个结点都有一个输入值

转自 huaweizte123 的CSDN博客 链接 https://blog.csdn.net/huaweizte123/article/details/78803045 第一步、向前传播得到预测数据：向前传播的过程,即数据从输入层输入，经过隐含层，输出层的计算得到预测值，预测值为输出层的输出结果。网络层的输出即，该层中所有节点（神经元）的输出值的集合。我们以图一的神经网络结构为例，分析向前传播过程。 1.得到隐含层的输出y 1, y 2 ,y 3 ： 2.获取到第二层的隐含层输出y 4 ,y 5 ，输入的数据也就是第一层隐含层的输出数据y 1, y 2 ,y 3 。 3、通过输出层，得到最后的预测值y。 第二步、反向传播更新权重：根据样本的真实类标，计算模型预测的结果与真实类标的误差。然后将该误差反向传播到各个隐含层。计算出各层的误差，再根据各层的误差，更新权重。 1.计算输出层的误差：其中z为该样本的类标 2计算第二层隐含层的误差 3.计算第一次隐含层的误差： 4、更新权重：新的权值=原权值+学习速率×该节点的误差×激励函数的导函数的值（f(e)的倒数）×与该节点相连的输入值 4.1更新输入层与第一层隐含层之间的权值： 4.2更新第一层隐含层与第二层隐含层之间的权值 4.3更新第二层隐含层与输出层之间的权值 以上就是反向传播的过程。误差从输出层反向的传到输入层

一，什么是BP "BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的 神经网络模型 之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用 最速下降法 ，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的 误差平方和 最小。 BP神经网络 模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。" 我们现在来分析下这些话： “是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络” BP是后向传播的英文缩写，那么传播对象 是什么？ 传播的目的是什么？传播的方式是后向，可这又是什么意思呢。 传播的对象是误差，传播的目的是得到所有层的估计误差，后向是说由后层误差推导前层误差： 即BP的思想可以总结为 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误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。 “BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)” 我们来看一个最简单的三层BP： “BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系

前置神经网络是 是BP,CNN,RNN 的基础 ， 先留个接口。后面再补充自己思考的内容。 参考： 深度学习笔记（1）--前馈神经网络 wiki 百科前馈神经网络 code： https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/blob/master/tutorials/01-basics/feedforward_neural_network/main.py#L37-L49 来源： CSDN 作者： weixin_42528089 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42528089/article/details/103455415

点击打开链接 点击打开链接 点击打开链接 ）早已经做过类似的工作了，并且总结出许多经验和错误，但鉴于在论坛中许多错误没有一个完整的回答，信息都是零零散散，于是我打算把我做的一整套流程记录下来，以免日后忘记，同时也希望可以帮助到一些人。 链接1 里面是我最早看到的资料，前辈1在MATLAB中文论坛中发布自己搭建的工程文件及其所遇到的问题，后面楼主说是解决了问题，但是没有上传（这个可以谅解），另外里面有许多热心网友的回答是非常有用的（这些回答对我自己后面解决相关问题，成功实现Simulink仿真是非常关键的，在这里非常感谢论坛中的各位前辈 ）。 链接2 这个确实是可以用的，只不过对MATLAB版本有限制。开始我下载之后用我的MATLAB2016b打开工程，点击run后就报错， The block 'BPPID/Subsystem/Unit Delay1' does not permit continuous sample time (0 or [0,0]) for the parameter 'SampleTime'. 里面分了两大派，一部分人说亲测有效，大赞跟帖；一部分人也像我一样运行报错，此时我疑惑了。于是猜测可能是MATLAB版本问题，于是在另一台电脑上的MATLAB2014b版本运行，果然得到楼主那一条漂亮的曲线（虽然我的工作就是点击一下run，但是还是很开心 ）

模型、策略、算法： 　　 在深度学习中，无论多么复杂的结构，终究逃不过三种构造，那就是模型、策略、算法，它们都是在这三种结构基础上进行的变形、扩展、丰富 　　模型：构建参数、函数，确定学习方式 　　策略：策略的重点时损失函数，即构造出一种能都使得损失最小的函数结构 　　算法：不断迭代，深度学习 BP神经网络基本概念： 　　BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。它模拟了人脑的神经网络的结构，而人大脑传递信息的基本单位是神经元，人脑中有大量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。BP神经网络，类似于上述，是一种简化的生物模型。每层神经网络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于一个感知器。输入层是单层结构的，输出层也是单层结构的，而隐藏层可以有多层，也可以是单层的。输入层、隐藏层、输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接。总得来说，BP神经网络结构就是，输入层得到刺激后，会把他传给隐藏层，至于隐藏层，则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层，输出层对比结果，如果不对，则返回进行调整神经元相互联系的权值。这样就可以进行训练，最终学会，这就是BP神经网络模型。 BP神经网络简介： BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,无规律可寻