深度学习之BP神经网络
前言
bp神经网络是模拟人体中神经元结构而设计出来的:
神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道,其功能是将其它神经元的动作电位传递至细胞体。其它神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至树突上。神经细胞可以视为有两种状态的机器,激活时为“是”,不激活时为“否”。神经细胞的状态取决于从其他神经细胞接收到的信号量,以及突触的性质(抑制或加强)。当信号量超过某个阈值时,细胞体就会被激活,产生电脉冲。电脉冲沿着轴突并通过突触传递到其它神经元。
一、什么是bp神经网络
二、bp神经网络的推导过程
1:隐藏神经元设置方法
2:激活函数(举例)
推导采用sigmoid函数
3.推导
正向传播:
反向调整权重:
1:求误差
Etotal:总误差
targert:目标值
output:实际输出值
2.改权值
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