反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两个过程重复迭代直到
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2024-03-08 14:13:03
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反向传播如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产生的误差，按权重缩放后在网络中向前传播。既然我们知道输出误差，便可以用权重来反向传播到隐藏层。例如，输出
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2024-05-10 18:54:39
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误差反向传播法前言此为本人学习《深度学习入门》的学习笔记，详情请阅读原书 数值微分虽然简单，也容易实现，但是缺点是计算上比较费时间，本章介绍一个高效计算权重参数的梯度的方法--误差反向传播法一、计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图，通过多个节点和边表示（连接节点的直线称为“边”）。1、用计算图求解实例：太郎在超市买了 2 个苹果、3 个橘子。其中，苹果每个 10
反向传播说白了根据根据J（损失函数)的公式对W和b求偏导，也就是求梯度。因为我们需要用梯度下降法来对参数进行更新，而更新就需要梯度。**目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。**这样做是有一定原因的，首先，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为是一个非线性函数 f(x) f(x)f(x)(非线性来
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2024-07-08 04:46:39
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文章目录一丶反向传播算法1.反向传播算法原理2. 反向传播算法实例2.1先算前向传播2.2 计算反向传播2.3 总结 一丶反向传播算法1.反向传播算法原理要搞懂反向传播算法，首先弄清目的是为了什么，最终就是求误差函数对权重的导数，求到了可以干什么呢,看下图，这个公式是不是很眼熟，就是逻辑回归的权重更新公式，只不过变成二维，例如：w12表示上图X1-A2权重，求出误差函数对每个权重导数，设置一个学
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2024-05-10 16:45:34
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关于反向传播，我非常推荐下面的一个在线书籍，其给出了非常详实、生动且易于理解的反向传播算法以及相关公式的推导，公式不繁杂是一大特点，Neural Networks and Deep Learning。本文将对其讲解给以归纳和总结，其中有些个人的见解，通篇将使用下图所示神经网络。一、符号假设损失函数为 第 层的第 个神经元表示为
神经网络和反向传播算法推导 注：由于自己画图实在太难画，本文中基本所有插图来源于算法团子机器学习班，请勿转载1.普通的机器学习模型：其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。图形化表示为下图：当我们的g(h)为sigmoid函数时候，它就是一个逻辑回归的分类器。当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。那么问题来了，这一类模型有明显
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2024-06-27 17:23:36
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目录1、正向传播：2、反向传播：3、总结注： 前面的部分是反向传播公式的详细推导，如果想直接看反向传播的公式，可以直接跳到第3部分结论。 推导中先考虑一个样本（输入和激活都是向量而不是矩阵）1、正向传播：  
前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播（forward propagation）的计算，即对输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自动生成的backward函数计算梯度。基于反向传播（back-propagation）算法的自动求梯度极大简化了深度学习模型训练算法的实现。本节我们将使用数学和计算图（computationa
一. 前向传播与反向传播 之前用SVM损失函数与softmax分类器计算的都是得分以及概率，并得到相应的损失函数。这是前向传播的过程。 得到损失函数以后，我们要根据损失函数来优化我们的模型，即优化W参数，更新W参数，使得损失值越低越好。这是反向传播的过程。二. 优化模型
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2024-10-19 12:42:27
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Batch Normalization，简称BN
1-Motivation
作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发生变化，而学习的过程又要使每一层适应输入的分布，因此我们不得不降低学习率、小心地初始化。作者将分布发生变化称之为internal covariate shift。大家应该都知道，我们一般在训练网
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全
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2024-05-29 09:57:24
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BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码：1，BP算法# 手写BP算法
import
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2024-02-13 13:26:00
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前言上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现，本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现。因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算，本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍。如有错误欢迎指出。首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务:实现不同操作输出对输入的梯度计算实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算再附上Si
什么是反向代理？反向代理是当用户访问后端服务器流程中担当一个数据转发与数据缓存的中间代理人作用。 整个流程是当用户通过路由网关请求访问后端服务器时，不是直接请求至后端服务器，而是先由nginx获取到请求，在由nginx转发至后端服务器，当服务器收到请求之后可以选择走nginx将数据传送给用户，也可以直接将数据传送给用户。为什么使用nginx反向代理呢？提高访问速度：当经过首次链接之后，代理服务器会
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2024-04-03 09:27:19
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背景反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。Python实现的反向传播你能使用Python来实现反向传播，我曾经在this Github repo上实现了反向传播算法。反向传播的可视化显示神经网络学习时相互作用的可视化，检查我的Neural Ne
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2024-08-10 06:51:35
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目录误差反向传播原理单个神经元上的误差传播更多层的误差传播误差计算的矩阵表示求函数梯度的新方法输出层输出误差
e
k
反向传播算法在神经网络中站很大的地位,大多数神经网络都能用反向传播算法进行训练,但不少初学者不容易弄懂其中的具体公式(比如说我),所以讲解公式很有必要(这里不讲前向传播,可自行寻找相关信息)首先先规定一些宏:LS:神经网络的层数
NF(n):神经网络第n层的神经元个数
BF(n,a):神经网络第n层第a个神经元的偏置(输入层没有偏置)
WF(n,a,p):神经网络第n层第a个神经元的第p个权重(输
文章目录计算图例子节点详细的计算过程例子特殊的节点高纬向量雅克比矩阵计算过程 计算图定义：使用计算图来表示任意函数，其中图的节点表示我们要执行的每一步计算。好处：使用计算图来表示一个函数，就能使用反向传播技术递归地调用链式法则来计算一下计算图中每个变量的梯度。当涉及到非常复杂的函数时，这种方法非常有用。例子对于函数,其中x=-2,y=5,z=-4用计算图表示整个函数向前传播计算中间变量的梯度从后
目录1.代价函数2.反向传播算法总的代价函数反向传播算法偏导（证明略）：反向传播算法来计算参数的偏导数：反向传播算法更新参数θ3.理解反向传播4.展开参数5.梯度检测6.随机初始化7.总结选择架构训练神经网络的步骤梯度下降法在神经网络中的作用 它能在给定训练集时为神经网络拟合参数。 1.代价函数 L表示神经网络的总层数表示第L层的单元数，不包括偏差单元我们在神经网络中使用的代价函数是逻辑回归中
