BP算法原理和详细推导流程excel版BP神经网络公式运算

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BP算法原理和详细推导流程excel版BP神经网络公式运算

将BP神经网络计算过程以ｅｘｃｅｌ公式形式写出，关通过下拉行的形式进行迭代，主要是为理解网络的运行方式，参数变化情况

BP算法原理和详细推导流程excel版BP神经网络公式运算.zip (1.39 MB, 需要: RMB 11 元) 本附件包括：

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[size=57.384px]Contents
[size=39.852px]1 反向传播算法和 BP 网络简介 1
[size=39.852px]2 信息前向传播 3
[size=39.852px]3 误差反向传播 3
[size=39.852px]3.1 输出层的权重参数更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
[size=39.852px]3.2 隐藏层的权重参数更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
[size=39.852px]3.3 输出层和隐藏层的偏置参数更新 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
[size=39.852px]3.4 BP 算法四个核心公式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
[size=39.852px]3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数 . . . . . . . . . . . . . . . . 10
[size=39.852px]3.6 BP 算法总结：用“批量梯度下降”算法更新参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
[size=39.852px]4 梯度消失问题及其解决办法 12
[size=39.852px]5 加快 BP 网络训练速度：Rprop 算法 12
[size=57.384px]1 反向传播算法和 BP 网络简介
[size=39.852px]“误差反向传播算法 (Error Back Propagation)”的提出，使得多层感知器的模型中神经元的参数的计算
[size=39.852px]变得简单可行。
[size=39.852px]误差反向传播算法简称反向传播算法（即 BP 算法）。反向传播算法于 1986 年由 David E. Rumelhart
[size=39.852px]和 James L. McClelland 发表于书籍 Parallel Distributed Processing 中。使用反向传播算法的多层
[size=39.852px]感知器又称为 BP 神经网络。
[size=39.852px]BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号
[size=39.852px]是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算
[size=39.852px]法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两
[size=39.852px]次迭代的误差的差别很小）

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