BP（Back Propagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓
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2017-06-26 23:45:00
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（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。而带momentum项的SGD则写生如下形式：（6）学习率：（7）weight decay:weight decay是放在正则项（regularization
bp(back propagation)修改每层神经网络向下一层传播的权值,来减少输出层的实际值和理论值的误差其实就是训练权值嘛训练方法为梯度下降法其实就是高等数学中的梯度,将所有的权值看成自变量,误差E作为因变量即E=f(w1,w2,w3,....,wk)//这些w就是每一层向下一层转移的权值,具体在哪层不要管,只有计算上的差别现在我们希望最小化E的值,怎么最小化呢?就通过修改w的值来最小化首先
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2023-07-19 14:32:38
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梯度下降算法。神经网络的学习的目的是找到是损失函数的值尽可能效的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。遗憾的是这个问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解。而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化的问题更加复杂。 下面给出几种最优化算法的优缺点算法优点缺点SDG避免冗余数据的干扰，收敛速度加快，能够在线学习。更新值的方差较大，收敛过程会产生波动，
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2023-08-18 14:39:12
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1 一阶优化算法 这种算法使用各参数的梯度值来最小化或最大化损失函数E(x)，从而找到最合适的矩阵权重θ。最常用的一阶优化算法是梯度下降。 2 二阶优化算法二阶优化算法使用了二阶导数(也叫做Hessian方法)来最小化或最大化损失函数。由于二阶导数的计算成本很高，所以这种方法并没有广泛使用。 1
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2023-08-24 20:31:27
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BP（Back Propagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模
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2017-06-26 23:45:00
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第三章.神经网络的学习 3.2 梯度梯度法使用梯度的信息决定前进的方向，在介绍梯度法之前，先介绍一下导数和偏导。导数 1).公式： 2).代码实现： 注意：①.h = 1e-4不可以使用过小的值，会出现计算出错的问题，例如：h = 1e-50 , result = 0.0②.计算函数f(x)在x与x+h之间的差分，这个计算从一开始就有误差，“真的导数”对应函数在x处的斜率，但是上述公式中计算的导
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2023-07-05 20:43:43
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文章目录前言1. 原始的梯度下降1.1 Batch gradient descent1.2 SGD1.3 Mini-batch GD1.4 小结2. 带冲量的梯度下降2.1 Momentum optimization2.2 Nesterov Accelerated Gradient (NAG)3. 学习率自适应的梯度下降3.1 AdaGrad3.2 RMSprop3.3 Adaptive mom
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助快速训练模型，大大提高效率。一、batch 梯度下降法batch 梯度下降法（批梯度下降法，我们之前一直使用的梯度下降法）是最常用的梯度下降形式，即同时处理整个训练集。其在更新参数时使用所有的样本来进行更新。对整个训练集进行梯度下降法的时候，我们必须处理整个训练数据集，然后才能进行一步梯度下降
神经网络参数优化神经网络中，很多的超参数难以设置，我们可以引入动量(momentum），通过算法来达到优化时间和准确率。1. 动量（momentum）常用的动量有一阶动量和二阶动量： 一阶动量m：与梯度相关的函数 二阶动量v：与梯度平方相关的函数 w为参数，损失函数loss，dw为损失函数对w的倒数，学习率lr。其优化公式为：2. 随机梯度下降法（SGD）随机梯度下降法就是一般的梯度下
梯度下降法常用于神经网络负反馈过程中参数的优化。下面对梯度下降法做解释说明。场景梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。 但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。以他当前的所处的位置为基准，
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2023-08-17 17:02:35
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1、定义一个代价函数w 表示所有的网络中权重的集合 n 是训练输入数据的个数 a 是表 示当输入为 x 时输出的向量 求和则是在总的训练输入 x 上进行的C 称为二次代价函数;有时也称被称为均方误差或者 MSE2、C 我们训练神经网络的目的是找到能最小化二次代价函数 C(w, b) 的权重和偏置 假设我们要最小化某些函数，C(v)。它可以是任意的多元实值函数，v = v1, v2, …。
0. 前言梯度下降法是神经网络的一个优化算法，在回调权值的过程中有重要的作用，下面先回顾一下神经网络指明一下梯度下降在何时用上。1. 回顾神经网络先来回归一下神经网络的学习过程，如下图： 上图是一个模型，其中w是参数，也是我们说的权重，x是输入的数据。w和x运算之后得到的h是输出结果。假设期望结果(实际值)是y，损失是loss，则： = 求解目标就是使得损失loss最小 从上图中可以看到，损失在时
主要参考了吴恩达老师【神经网络和深度学习】系列课程。 文章目录一、梯度下降（Gradient Descent）(1) 梯度下降理解(2) 算法过程(3) 神经网络中的梯度下降二、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）三、Mini-batch梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）四、总结参考 一、梯度下降（Gradient Descent）
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2023-07-29 11:19:20
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在正式进入学习之前梯度下降法之前，我们先看看下面的两个问题1.梯度下降法是用来干嘛的？梯度下降法常用来近似求解函数的最小值问题2.什么是梯度？简单来说，梯度就是由偏导数构成的向量一个向量，比如对函数f(x,y)来说，其梯度就是(f’x,f’y)，根据其定义，函数沿着梯度的正方向，可以最快取得极大值，而沿着梯度的反方向，能最快获得极小值。比如给定下面的函数，要使用梯度下降的方法来近似求解最小值利用梯
误差逆传播（BP）算法初介绍正向传播FP就损失反向传播BP回传误差根据误差修改权重继续迭代至最优算法推导梯度下降简介梯度下降就是从起点开始，沿着梯度 的方向，按照步长 的大小，一步一步地走到谷底梯度的理解梯度分为正梯度方向和负梯度方向（可以理解为求最大值和最小值）谷底的理解（以负梯度为例）达到最小值步长的理解第一，步长长度太小第二，步长太大值得注意的是，步长太大，很可能跨过最低点，运气好的话可能会
算法背景：传统的人工神经网络基本只有输入层、隐藏层、以及输出层。随着大数据时代的来临以及GPU算力的提升，更加深层的神经网络出现了，使得人工智能进入深度学习时代。更深层的神经网络相比较于浅层的神经网络来说特征提取能力更强了，但训练权值的拟合也愈加困难。梯度下降算法经常用来完成神经网络的训练以及拟合优化，梯度下降算法会影响网络训练的速度和精度，而Adagrad算法是一种比较不错的梯度下降算法。Ada
BP神经网络中应用到了梯度下降法，所以先介绍下梯度下降法。
梯度下降法
梯度下降法，也叫最速下降法，是求解无约束最优化问题的一种常用方法。标量场中，某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。梯度下降是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。由于沿着负梯度方向，函数值下降最快所以在迭代的每一步，以梯度负方向更新
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一般神经网络的训练过程可分为两个阶段：一、通过前向传播算法计算得到预测值，将预测值和真实值作对比，得出两者之间的差距（损失函数）。二、通过反向传播算法计算损失函数对每一个参数的梯度，再根据梯度和学习率使用梯度下降算法更新每一个参数。 应用了反向传播算法的前馈神经网络依旧是前馈的，反向传播不是区分前馈与反馈的标准。前馈神经网络：每一层包含若干个神经元，同一层的神经元之间没有互相连接，层间信
梯度下降法梯度：目标值对所有自变量的导数的向量组成梯度下降算法（Gradient Descent）：沿梯度下降的方向求解极小值用来训练或学习训练集上的参数w和b算法过程：
初始化参数为任意值求解梯度▽f更新参数，θ=θ-α▽f，α为学习率（大于0）若达到指定迭代次数或收敛条件，训练结束.否则继续执行第2步为了便于理解，以一元函数为例 要找到一个合适的输入值w，使输出的函数值C(w)最小。先随
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2023-07-04 11:47:33
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