”5输入_1输出__bp momentum_bp 动量梯度下降 梯度下降法“ 的搜索结果

     本篇博文详细介绍了关于梯度下降算法的所有相关知识，具体包括：回归拟合问题、损失函数、梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法。相信各位读者详读本篇博文后...

     本篇博客来自其他博客以及论文消化吸收，假如读者熟悉BP网络正向传播，但是一直疑惑反向传播，那么可以继续看。 资料来源： https://blog.csdn.net/SZU_Hadooper/article/details/78619575 ... ...

     BP神经网络模型及梯度下降法 BP（Back Propagation）网络是1985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...

     在这儿，我们再作个形象的类比，如果把这个走法类比为力，那么完整的三要素就是步长（走多少）、方向、出发点，这样形象的比喻，让我们对梯度问题的解决豁然开朗，出发点很重要，是初始化时重点要考虑的，而方向、...

     作者：胡逸夫链接：https://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重...

     stochastic gradient descent 随机梯度下降，现在一般与MBGD（minibatch gradient descent）是一个意思，即随机抽取一批样本来更新参数。 优点： （1）训练速度快，对于很大的数据集也能够以较快的速度收敛，SGD...

BP_momentum.zip

标签：   BP

     一阶梯度下降算法是学习BP神经网络的入门基础，而动量梯度下降法是一阶梯度下降算法的优化算法，理解其原理对于学习机器学习很重要。

     神经网络基础知识简介 # 一、机器学习 机器学习用一句话概括就是“根据数据找函数”。... 举个例子，假设女生择偶时主要根据“高富帅”来决定是否要在一起，那么先通过采访或者问卷调查得到一大批数据样本，每个...

     function ww = gradient_descent(training_example,eta) [m,n] = size(training_... %输入量个数 ，最后一项是目标值，所以少一个 for i=1:num_x %初始化权值矩阵在（-1,1），这个相对较好  w(i) = 2*(rand()-0.5)

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