结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss层实现 一、ReLU层的实现正向传播时的输入大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游，这是因为y对x偏导是1，而传出来的数又是输入乘以偏导，那么输出就是上游的值。如果正向传
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2024-03-24 10:48:25
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先区别一下前向传播和反向传播前向传播是输入层输入的数据（即样本）开始从前向后，一步步将数据传输到输出层，反向传播即反过来，从后向前一步步还原到输入层。反向传播的作用就是用于权重的更新，使神经网络的结果更接近于标签那么怎么衡量这个接近呢？我们要用到损失函数loss，来衡量模型的输出与真实标签的差异反向传播的原理就要用到我们常用的微积分中的链式求导法则即 相比于正向传
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2023-05-29 13:47:45
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反向传播为了更好的理解BP算法，我们先分析一个具体的例子，然后根据这个具体的例子，可以得到Ng给的总结(https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/),网络结构如下，同时，初始的值也标注在了图上： 首先前向传播： 激活函数sigmold 然后是反向传播： 首先计算现在的cost function，假
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2024-02-19 18:27:49
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反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；
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2024-05-07 16:22:10
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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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正向传播（forward propagation）指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出），下图中左下角x为输入，右上角J为输出，方框代表变量，圆圈代表运算符，箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。输入样本为：x∈Rd，不考虑偏差，则中间变量为： 是隐藏层的权重。将 输入按元素计算的激活函数 ，得到长度为
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2024-04-24 16:40:40
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反向传播算法的直观理解 (DEFINITIONS)DEFINITION 1. FORWARD PROPAGATION 定义1.向前传播 Normally, when we use a neural network we input some vector x and the network produces an out put y. The input vector goes through
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2024-08-06 20:59:48
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在学习吴恩达的深度学习教程的时候，遇到了两个名词，正向传播和反向传播，不知道什么意思，于是我去上搜索，发现这些回答都是不知所云，依托答辩，解释的根本不清楚。所以我很有必要用一句话来解释一下什么是正向传播和反向传播。正向传播就是根据输入，通过神经网络模型来计算输出。反向传播就是当正向传播计算出来输出以后，拿计算出来的输出和正确的输出进行一个对比，然后拿这个对比值再去修改优化这个模型。这么一次完整的传
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2024-05-21 15:02:17
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1.LSTM的结构（本文啥也没讲）LSTM的介绍就不多讲了，直接附上链接： LSTM网络结构 中文版本 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 英文版本2.LSTM学中个人思考过的问题（1）ht和Ct维度相同？ 维度是相同的，因为h(t)=o(t)⊙tanh(C(t))，两者点乘所以维度必然相同，且维度由tensorf
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2024-05-23 22:56:59
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目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档 反向传播算法定义反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化
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2024-03-21 18:16:00
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BP反向传播其实就是通过链式法则，从后往前一次计算出损失函数对所有参数的偏导，而前向求导的话每次只能求出某一个特定参数关于损失函数的导数，转了两篇文章，第一篇简单的介绍了一下BP，第二篇是根据神经网络详细的推导 十分钟看懂神经网络反向传输算法 昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现
科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。前言上期文章中我们学习基本的神经网络
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2024-05-11 07:06:50
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作者：man_world 一、参数说明W(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的权值b(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的偏置(其中j恒为0，输入特征值a(l)0恒为1)二、公式定义激活函数(这里采用sigmoid函数来做分类)：f(z)=11+e−zl层神经元的状态值：z(l)=w(l)a(l−1)+b(l)，表示一个神经元所获得的输入信号的
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2024-08-07 14:26:30
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反向传播算法（过程及公式推导） 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果
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2024-07-25 14:41:25
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为什么要反向传播？通过正向传播求初基于输入x的y_pred后，需要通过比较y_pred和原数据y，得到损失函数（一般是它们差值的L2范数） 然后，各个权重矩阵就可以根据损失函数反向传播回来的梯度进行学习更新，从而使得下一轮的损失函数更小 总的来说，反向传播起到一个提高训练模型精确度的作用对于特定的计算图和神经网络 这里我们使用一个包含1层输入层，1层隐含层，1层输出层的神经网络模型 但在数量上，我
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2024-07-17 20:48:47
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反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，
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2023-08-24 17:20:39
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在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计
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2024-04-02 19:54:54
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神经网路正向传播需要输入的值乘以权重，并且加上偏执值，再通过激活函数的值得到输出结果，反向传播过程，则是通过链式求导法则，通过与损失函数值比较进行权值更新。正向传播如图 ，计算图通过节点和箭头来表示。这里，“+”表示加法，变量 和 写在各自的箭头上。像这样，在计算图中，用节点表示计算，处理结果有序（本例中是从左到右）流动。这就是计算图的正向传播。 总结： 正向传播是：上层输入的值乘以权重，并且加上
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2024-05-09 13:17:26
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反向传播1 反向传播算法和BP网络简介2 信息前向传播3 误差反向传播3.1 输出层的权重参数更新3.2 隐藏层的权重参数更新3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新3.4 BP算法四个核心公式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3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数4 梯度消失问题及其解决办法5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法 1 反向传播算法和BP
课程四 反向传播内容列表：1.简介
2.简单表达式和理解梯度
3.复合表达式，链式法则，反向传播
4.直观理解反向传播
5.模块：Sigmoid例子
6.反向传播实践：分段计算
7.回传流中的模式
8.用户向量化操作的梯度
9.小结1. 简介目标：本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试
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2024-08-07 18:17:10
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