正則化用來處理過擬合的問題，神經網路的過擬合現象一般都會遇到，解決辦法其中乙個是正則化，另乙個是準備更多的資料。第二種方法不可能的情況下，正則化可以有效解決過擬合。一般選擇l2正則化 對w進行處理，正則化的代價函式需要在後面加上正則項為
其中除l2正則化外，還存在dropout正則化，dropout正則化通過設定節點概率，然後消除一些節點，從而得到乙個更小的網路。dropout一大缺點就是代價函式j不再被明確定義，每次迭代，都會隨機移除一些節點，如果再三檢查梯度下降的效能，實際上是很難進行複查的。
BP神經網路
基本bp神經網路演算法包括 訊號的前向傳播 誤差的反向傳播 也即計算實際輸出時按照輸入到輸出的方向進行，權值閾值調整則相反。bp是一種多層前饋神經網路，由輸入層 隱含層和輸出層組成。層與層之間有兩種訊號在流動 一種是從輸入流向輸出的工作訊號，是輸入和權值的函式 另一種是輸入流向輸出的訊號，即誤差。隱...
BP神經網路
x 為輸入向量，y為隱藏層的神經元，z 為輸出層,d為目標真實值,本文預設 z 不經過sigmod處理。x y的權重為 w,y z的權重為 v yj ix iwij 1 oyi f y j 2 其中激勵函式f x 1 1 e x f x f x 1 f x 3 z k j f yj vjk 此時系統...
BP神經網路
bp是back propagation bp神經網路主要的演算法在於誤差反向傳播error backpropagation 有三層 輸入層 input 隱含層 hidden 輸出層 output 輸入層 n個神經元 隱含層 p個神經元 輸出層 q個神經元 輸入向量 x x1,x2,x n 隱含層輸入...