反向傳播模型是一種多層前饋神經元網路的學習算法。
反向傳播模型是一種多層前饋神經元網路的學習算法。反向傳播模型(back propagation model)亦稱BP算法一種多層前饋神經元網路的學習算法. 由魯梅哈特(Rumelhart , D.)等人於1985年提出....
反向傳播算法，簡稱BP算法，適合於多層神經元網路的一種學習算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關係實質上是一種映射關係：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，...
反向傳播網路(back propagation network，簡稱BP網路）一種神經元網路。基於神經元網路進行機器學習(機器獲取新知識和新技能，並識別現有知識)的一種方法。網路原理 BP網路是一種前饋式神經元網路，這種網路是1985年提出.在這種網路中，有...
↑ 《數字神經網路系統》第二篇 系統模型 1.2反向傳播BP模型 動機 任何監督式學習算法的目標是找到一個能把一組輸入最好的映射到其正確的輸出的函式。例如一個簡單的分類任務，其中輸入是動物的圖像，正確的輸出將是動物的名稱。一些...
VGG模型是2014年ILSVRC競賽的第二名，第一名是GoogLeNet。但是VGG模型在多個遷移學習任務中的表現要優於googLeNet。而且，從圖像中提取CNN特徵，VGG模型是首選算法。它的缺點在於，參數量有140M之多，需要更大的存儲空間。但是這個模型很有...
bp是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網路，是套用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關係，而無需事前揭示描述這種映射關係的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路...
反向傳播 反向傳播（reverse propagation）是1997年公布的鐵道科學技術名詞。公布時間 1997年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《鐵道科學技術名詞》第一版。
通過本書，讀者可以從根本上理解深度學習技術的本質和相關算法原理，能夠構建簡單的深度學習模型，特別適合作為零基礎讀者學習深度學習技術的入門書，也適合作為高校人工智慧相關專業的教材和參考書。作者簡介 我妻幸長，以“人類與人工智慧的...
4.1.2反向傳播模型BP123 4.1.3反向傳播模型實例分析128 4.1.4神經網路專家系統130 4.2模糊計算135 4.2.1模糊集合及其運算135 4.2.2模糊推理137 4.2.3模糊規則的計算公式139 4.2.4模糊推理方法的比較140 4.3遺傳算法141 ...
4.4.2 反向傳播模型 4.4.3 神經網路專家系統及實例 4.4.4 神經網路的容錯性 4.5 遺傳算法的決策支持 4.5.1 遺傳算法原理 4.5.2 最佳化模型的遺傳算法求解 4.5.3 獲取知識的遺傳算法 4.5.4 遺傳規劃建立模型 4.6 機器...
6.5.2 反向傳播模型 6.5.3 神經網路專家系統 6.6 EXSys Corvid專家系統工具 6.6.1 EXSys Corvid的主要功能與特點 6.6.2 Exsys Corvid的套用 本章小結 本章習題 第7章 協作與群決策支持 7.1 通信與協作 7.1.1 協作概念 ...
設計了平均時段長度折合產量法，分別建立了基於多產品、多目的物流的時段長度和產量預測改進的白回歸滑動平均-反向傳播模型，能夠獲得良好的預測精度；分別建立了基於多產品、多目的物流的最終產品排序決策最佳化模型，並根據跨世代精英選擇策略的...
4.3.2反向傳播模型131 4.3.3神經網路專家系統134 4.4知識與模型的結合140 4.4.1選擇數學模型的知識140 4.4.2用知識選擇數學模型的專家系統142 4.4.3數學模型的公式發現系統144 4.4.4智慧型決策支持系統實例149 習題4154 第5章...
4.3.2反向傳播模型135 4.3.3神經網路專家系統及實例139 4.3.4神經網路的容錯性142 4.4遺傳算法的決策支持144 4.4.1遺傳算法原理144 4.4.2最佳化模型的遺傳算法求解147 4.4.3獲取知識的遺傳算法149 4.5機器學習的決策支持153 ...
9.1 神經網路的基本概念及組成特性 9.2 感知器模型及其學習算法 9.3 反向傳播模型及其學習算法 9.4 Hopfield模型及其學習方法 第十章 數據挖掘與Agent技術 10.1 數據挖掘及其套用 10.2 Agent技術及其套用 附錄 參考文獻 ...
Jordan網路使用反向傳播算法（Back-Propagation, BP）進行學習，並在測試中提取了給定音節的語音學特徵。之後在1990年，Jeffrey Elman提出了第一個全連線的RNN，即Elman網路。Jordan網路和Elman網路都從單層前饋神經網路出發構建遞歸連線，因此...
6.2.1序列數據模型 163 6.2.2數學層面簡要解讀RNN 165 6.3通過時間的反向傳播算法 166 6.3.1反向傳播工作原理 166 6.3.2直接使用反向傳播的局限性 167 6.3.3通過反向傳播訓練RNN 168 6.3.4截斷BPTT 168 6.3.5BPTT的...
期貨價格預測是構築在誤差反向傳播網路之上的綜合預測模型。原理 長期以來，許多學者對期貨價格的變化進行了大量的研究。期貨價格預測基本原理就是利用過去和現在期貨價格，採用一定的方法對未來價格走勢進行預測，為投資者提供參考依據。由於...
BP(back propagation)神經網路是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網路，是套用最廣泛的神經網路模型之一。發展背景 在人工神經網路的發展歷史上，感知機(Multilayer ...
3.1TensorFlow的計算模型 3.1.1計算圖的工作原理 3.1.2計算圖的使用 3.2TensorFlow的嵌入層 3.3TensorFlow的多層 3.4TensorFlow實現損失函式 3.4.1損失函式 3.4.2損失函式工作原理及實現 3.5TensorFlow實現反向傳播 ...
5.3 構建模型87 5.3.1 定義學習參數87 5.3.2 定義輸出節點88 5.3.3 定義反向傳播的結構88 5.4 訓練模型並輸出中間狀態參數89 5.5 測試模型90 5.6 保存模型91 5.7 讀取模型92 第2篇 深度學習基礎——神經網路 第6章 ...
在這個深度學習框架當中，我們利用糾錯輸出編碼模型作為多類分類器來學習每一個隱層節點，每個隱層節點的機率輸出又可以作為下一個隱層的輸入特徵，這樣整個深度學習網路就可以逐層的訓練完成。在整個網路訓練完成之後，我們可以利用反向傳播...
10．1．2 神經網路模型（IMDB） 225 10．2 詞嵌入 229 10．3 循環神經網路 231 10．4 從零開始實現循環神經網路 236 10．4．1 莎士比亞作品套用示例 236 10．4．2 正向傳播算法 239 10．4．3 反向傳播算法 241 1...
6.1神經網路模型 6.2反向傳播算法 6.3神經網路實例分析 6.3.1實例一： 神經網路實現簡單分類問題 6.3.2實例二： 神經網路解決預測問題 6.4習題 第7章K近鄰算法 7.1K近鄰算法原理 7.2K近鄰算法實例分析 7.2.1實例一： K...
