正向传播：把数据输入到神经网络，这些数据会沿着神经网络正向的传递，传递过程中会一层一层一个一个的感知机（也就是感知机上的参数W和b对结果产生的影响，有的对输出的结果影响大，有的对输出的结果产生的影响小）进行操作之后，最后得出结果反向传播：当一个神经网络还没有训练好的时候，它的判断结果是有偏差的，这个偏差也是依赖于W和b，如果某个w或者某个b，它对判断的结果产生重大的影响，那么当这个判断结果有偏差的
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2024-09-11 12:32:05
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问题引入随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。为什么？ 消失的梯度问题（The vanishing gradient problem）先看一组试验数据，当神经网络在训练过程中, 随epoch增加时各隐藏层的学习率变化。两个隐藏层：[784,30,30,10] 三个隐藏层：[784,30,30,30,10] 四个隐藏层：[784,30,30,30,30,10]可以
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2024-06-21 22:18:21
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反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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一、梯度下降和梯度的介绍1、定义梯度：是一个向量，导数+变化量快的方向（学习的前进方向）。在机器学习里，有一个机器学习模型f，为 f(z,w)=Y（不是完整公式，这里只做示意）： 梯度下降：指的是更新上面的w的过程，即算出导数，作用是算出梯度，并更新w.常见的导数计算：多元函数求偏导： 计算图：把数据和操作通过图来表示反向传播算法：从后往前，计算每一层的梯度，并通过变量存储起来，因此计算量很大的时
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2024-09-01 17:08:22
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1. 梯度计算https://www.youtube.com/watch?v=LGA-gRkLEsIhttps://marcovaldong.github.io/2016/05/16/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%AD%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C
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2024-03-22 14:09:41
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写这篇文章其实也不是什么原创,只是一个总结,好多算法都关于梯度的算法. 大家都知道，偏导数反映的是函数延坐标轴方向的变换率，但是现实生活中，我们紧紧研究延坐标轴方向的变换率是不够的，比如热空气要向冷空气移动，那么它的方向是任意的，还有就像水的流动一样，它的方向也是任意的，还有大气温度沿着某些方向也是任意的，因此我们有意义研究一指定方向上的函数
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。回顾前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我们留待以后学习。正向传播网上关于RNN的介绍
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2024-06-29 09:35:46
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最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。如果你看了我的文章感觉一头雾水，那是因为我还没学透。CNN卷积层的反向传播相对比较复杂一点。一、首先来看看前向传播算法(1)单通道---极简情况为了简单起见，设输入X为3* 3，单通道，卷积核K为2*2，输出Y为2*2，单通道。 ，即 这里 所以，卷积运算最终转化为矩阵运算。即X、K、Y变形在之后对应矩
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2024-05-14 15:59:35
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Table of Contents:IntroductionSimple expressions, interpreting the gradientCompound expressions, chain rule, backpropagationIntuitive understanding of backpropagationModularity: Sigmoid exampleBackpro
上一篇文章介绍了DNN的反向传播，对DNN不清楚的可以去看看，CNN在DNN的基础上进行解释。 一、回顾DNN的反向传播上一篇DNN反向传播过程得出结论：1、计算每一层的W、b的梯度，需要计算出2、然后每一层的W的梯度和b的梯度 &n
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2024-08-12 12:00:57
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梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以
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2024-04-03 11:12:15
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一、概述 对于一个函数，希望找到使函数值达到全局最小的自变量值。这是优化理论研究的问题。梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。本文首先介绍梯度下降法，下篇将介绍反向传播算法并实现一个全连接神经网络。 首先用语言来描述几个概念。这里的描述尽量抓重点，但是不够精确。精确的概念只能用公式把
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2024-04-30 10:30:27
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一、BN层的操作1.BN层的操作位置：在非线性映射之前，目的是为了减少梯度消失和梯度爆炸。1.对输入的x做归一化2.增加2个参数，提高模型表达能力3.理想情况下E和Var应该是针对整个数据集的，但显然这是不现实的。因此，作者做了简化，用一个Batch的均值和方差作为对整个数据集均值和方差的估计。 二、作用1.因为反向传播的时候，梯度的连乘表达式中包含激活函数的导数，BN使得激
一步一步推导反向传播假如我们由如下的网络（这里只给出最后两层
和
）其中
是最后输出：
其中有如下定义： 注意这里的 都是矩阵或向量。其定义和吴恩达的一样，比如 代表第 。 因为反向传播是要求最后的损失对前面所有的权重的导数，然后再更新权重，所以我们的关键在于求出损失的权
翻译自：/jovian本文目标：创建一个模型，通过平均温度，降雨量，湿度来预测苹果和橙子的产量。 在线性回归的模型中， 每个目标变量被一串权重（weight）和其他变量的乘积和偏差（bias）的求和表示，如：yield_apple = w11 * temp + w12 * rainfall + w13 * humidity + b1
yield_orange = w21 * temp + w22
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法。链接如下：深度学习（一）：DNN前向传播算法和反向传播算法深度学习（二）：DNN损失函数和激活函数的选择深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。建议在读本文之前，重点读下前2篇文章。如果不了解DNN的前向和反向传播的话，理解本篇文章会有难度。这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没
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2024-07-29 15:59:21
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梯度下降和反向传播梯度下降和反向传播是两个不同的概念，但是通常一起使用来更新神经网络的权重参数。在神经网络的训练中，需要使用损失函数来度量预测结果和真实结果之间的差距，然后通过反向传播算法计算出每个权重参数对于损失函数的梯度，即每个权重参数对于损失函数的变化率。然后使用梯度下降算法来更新每个权重参数，使得损失函数下降，从而使得模型的预测结果更接近真实结果。因此，梯度下降是用来更新权重参数的算法，而
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2024-03-02 11:00:52
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一. 梯度推导 本例中使用的激活函数为g(x)=sigmoid函数，损失函数使用的为逻辑回归的损失函数。方便公式简便，只有一个样本进行偏导计算，假设network共L层。使用 "" 表示向量乘积运算符, python中的numpy.multiply网络大致图梯度计算用的是链式求导法则1.隐藏层-->输出层权重参数求导2.隐藏层-->隐藏层(l-1层)权重参数求导3.
目录S4.1反向传播(Backpropagation)S4.2神经网络(Neural Networks)S4.1反向传播(Backpropagation)背景模型SVM损失整体损失函数目标找到使得L最小的W。为了找到W，需要求L在W方向上的梯度。反向传播反向传播是指在神经网络中，将上层节点的梯度值进行反向地传播，进而求解整个网络节点上的梯度。在深度网络中，反向传播递归地调用链式法则，来计算图中每个
深度学习是一个正在快速发展的领域，总是出现很多新的时髦的概念，笔者在这里对里面经常出现的一些概念进行解释，力求通俗易懂。如果能对各位读者带来帮助，我将深感欣慰！梯度消失：神经网络相当于多层复合函数，因此在反向传播算法中计算梯度时需要按照求导的链式法则一层一层的连续相乘，如果连续出现梯度很小的情况会导致梯度越乘越小，接近于0，这就叫做梯度消失。（反向传播算法
