文章目录相关文章前言一、反向传播算法1.1 什么是反向传播算法？1.2 更泛化的例子二、计算图2.1 什么是传播图？2.2 一个简单的例子总结 前言 本文总结了关于反向传播算法以及计算图的相关内容以及原理，并通过举例说明整个运算过程。下面就是本篇博客的全部内容！一、反向传播算法1.1 什么是反向传播算法？ 假设现在有如下图的一个过程：
图1：只
13.3.1 反向传播算法推导如下图所示为一个神经网络的结构图，由于本文主要探讨激活函数在反向传播过程中的作用，因此不会带入数值进行计算，而是以两个权重的更新为案例进行公式的推导，分别为如何通过反向传播算法更新和的值。13.3.1.1 前向传播首先，需要知道的是，整个网络中,以及所有的权重值均为定值，权重值为网络初始化时按照一定概率分布随机赋值的。则内部结构如下：其中，表示加权后的值，表示加权计算
反向传播算法 （ BackPropagation,BP）PS：需要掌握高等数学中的链式求导法则、偏导数、梯度概念。有一定的神经网络基础知识。 反向传播简介 反向传播原理及实现 总结一、反向传播简介 BP算法是神经网络用于更新权值的算法，可以说是能让神经网络开始“学习”的核心，所以理解这个算法是非常重要的。本着实践是检验是否理解的唯一标准的原则，我借用了另一位博主
转载
2023-07-20 15:15:08
72阅读
一、背景介绍假设我们的训练集每个样本都有两个特征-$x_1, x_2$，也就是下面的$i_1, i_2$，每个样本的标签为$o_1, o_2$（假设标签是二分类，我们用one-hot表示标签） 我们要用下面的神经网络来进行训练：二、前向传播与反向传播 现在对他们赋上初值，如下图：（你暂时可以认为下面的$o_1=0.01, o_2=0.99$就是我们的标签，真实标签也许应该是$[0, 1]$）&nb
转载
2023-06-13 10:11:41
353阅读
backpropation算法python代码实现讲解批量梯度更新backpropagation算法backpropagation算法步骤 backpropation算法python代码实现讲解具体神经网络参见第一个笔记批量梯度更新class Network(object):
...
# 参数，mini_batch:要批量更新的输入实例的集合;eta:学习率
def up
[toc] from []()
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，
转载
2023-08-24 17:20:39
115阅读
# 反向传播算法（Backpropagation）的介绍与示例
反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用方法。它通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后使用梯度下降法来更新参数，从而使网络能够更好地逼近目标函数。
## 反向传播算法的原理
反向传播算法的核心思想是使用链式法则（chain rule）来计算损失函数对网络参数的梯度。首先，我们需要定义神经网络的结构和损失函数。神经网络通常由多个层
原创
2023-08-09 03:51:22
33阅读
这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章，为什么这么说呢？这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法，Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项δ，如何计算Δ的矩阵，以及如何用Matlab去实现后向传播，然而最关键的问题——为什么要这么计算？前面计算的这些量到底代表着什么，Ng基本没有讲解，也没有给出数学的推导的例子。所以这次内容我不打
本博文具有大量公式，由于简书不支持公式，公式渲染完全版请移步博客DNN中的反向传播反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。对于DNN，基本的反向传播思路为：$$\cfrac{dz}{dw_{i}} = \cfrac{dz}{da_{i+1}} \times \cf
虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接，那么结点w
目录Chain ruleMulti-output PerceptronMulti-Layer PerceptronChain ruleMulti-output PerceptronMulti-Layer Perceptron对于多隐藏层结构的神经网络可以把隐藏层的节点看成输出层的节点For an output layer node \(k\in{K}\)\[\frac{\partial{E}}{\
原创
2021-04-15 18:43:16
445阅读
反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）公式二（每一层的误差计算）公式三（权重θ的梯度） 适合不熟悉矩阵求导的人，我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。 标记规定：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。: 代表第l层第j个神经元的输入。: 代表第l层第j个神经元的输出。 ：代表激活函数。 :代表第l层第j个神经元产生的错误。 L:代表神经
优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的，因为反向传播算法是一个递归形式，通过一层层的向后求出传播误差即可。计算Loss函数的目的：**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离，根据反向传播算法可以不断更新网络中的参数使loss函数不断下降，使输出数据更加理想。那么如何根据一个网络的loss来更新参数，即如何更新网络节点中的权重w和偏差b的值？神经网络中的参数说明：表示神
什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的 神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性， 让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来 的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagation algorithm）全称“误差反向传播”，是在 深度神
目录 Chain rule Multi-output Perceptron Multi-Layer Perceptron Chain rule Multi-output Perceptron Multi-Layer Perceptron 对于多隐藏层结构的神经网络可以把隐藏层的节点看成输出层的节点
转载
2020-12-11 23:09:00
184阅读
2评论
反向传播算法 一、总结 一句话总结： 【误差反向传播】：反向传播（英语：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。 1、“正向传播”求损失，“反向传播”回传误差？ “正向传播”求损失，“反向传播
转载
2020-07-24 21:06:00
968阅读
2评论
一 、反向传播的作用训练神经网络的目标是 优化代价函数，使得代价函数找到一个 全局最小值或者局部最小值。不管使用何种梯度下降算法（BGD, SGD ，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。 反向传播的作用： 就是快速算出所有参数的偏导数。二、 求导数的方式求导数通常可以分为两类，一类是直接用定义，第二类是公式法（包括链式法）。 定义法： 定义法求导数存在问题： 当参数较多时（如：100万），计算
Softmax函数公式传统的逻辑回归模型（Logistic Regression，LR）主要解决二分类题，Softmax则是逻辑回归模型在多分类问题上的推广。所以我们从分析LR模型入手从LR二分类模型理论与Softmax之间的联系1、LR线性模型公式2、LR二分类理论依据（1）logistic回归是处理二分类问题的，所以输出的标记y={0,1}并且线性回归模型产生的预测值是一个实值Z=w’'x+b
目录一、反向传播（Back Propogation）原理二、PyTorch实现反向传播代码运行结果 一、反向传播（Back Propogation）原理为了提高模型的复杂程度，即不能够让其叠加后还能展开成线性函数，需要在每层神经网络后都加上一个非线性的函数（激活函数）。损失函数loss对权重w的导数可以通过前向传播存储的子节点梯度相乘得到，即链式法则。 二、PyTorch实现反向传播PyTorc
转载
2023-08-30 09:28:44
168阅读
文章目录一.误差反向传播算法是干什么的？二.计算图(一) 了解计算图的写法(二)局部计算(三) 计算图的优点三. 误差反向传播算法的具体实现一.误差反向传播算法是干什么的？通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度，数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。用梯度的方法计算神经网络的权重参数，虽然理解起来很容易理解
