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
梯度消失指的是 权重不断更新，直观上看是从最后一层到第一层权重的更新越来越慢，直至不更新其本质原因是反向传播的连乘效应，导致最后对权重的偏导接近于零。另外一个网友的解释：sigmod函数的导数----x*(1-x) 反向传播的时候是一个链式偏导，神经元经过前向传播sigmod函数激活后就是一个0到1之间的数，现在还乘以1-x,两个小数相乘，乘的多就趋于0了，梯度就是0了。另外一个比较完
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2023-07-24 15:45:36
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1974年，哈佛大学沃伯斯(Paul Wer
原创
2023-06-21 19:54:18
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由于本人知识有限，如有写错的地方，还请谅解并指出，谢谢！1、梯度下降预备知识目标函数：f(x) = w*x+b ，在给定的训练集中有(X,Y)，X为输入参数，Y为输出结果。我们需要找到一组w和b，使的w*x+b 的值接近Y，并且误差最小，那么f(x) = w*x+b 就是目标函数。根据已知的参数w和b，可以求的目标函数的值为多少。 损失函数：训练得到的结果与实际结果的
目录导语什么是反向传播？计算反向传播基本步骤传播案例图解析具体步骤1.计算参数维度2.前向传播步骤及维度3.进行反向传播计算结论公式 导语 说到神经网络的实现，其实就是调整各个神经元之间的参数（w，b），但是介于各层神经元之间的连接，所以推出反向传播来实现各个参数的调整，接下来，我们看一下如何进行反向传播。 什么是反向传播？ BP算法(
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
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2024-02-05 14:09:30
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反向传播的理解
原创
2022-09-13 10:18:26
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首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。 反向传播形象描述什么是反向传播？传播的是什么？传播的是误差，根据误差进行调整。举个例子：你去买苹果，你说，老板，来20块钱苹果（目标，真实值），老板开始往袋子里装苹果，感觉差不多了（预测），放称上一称，还差点（误差），又装了一个，还差点（调整一次之后的误差），又装了一个...迭代
【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-2022 10月》的学习笔记。本次是对深度学习介绍和反向传播机制的学习总结。本节针对上节课内容，对batch、梯度下降方法进行讲解。通过本次学习加深了对optimization方法的理解，同时明白对深度学习的优化方向和解决办法。= =原本17年的视频将bp来着，到21年视频里么有找到bp的。把之前将loss的过完了，和题目出
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2024-06-21 22:56:44
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反向传播梯度计算是模型收敛的必须手段，今天我们就看看PyTorch中反向传播是如何实现的。1 反向传播的基本过程x = torch.tensor(1., requires_grad = True)
y = x ** 2
z = y + 1与上节一样，我们构建x、y、z三者之间的函数关系。 所谓反向传播，是在此前计算图中记录的函数关系中，反向传播函数关系，进而求得叶节点x的导数值。z
# tenso
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2024-04-13 08:51:30
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全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法；整体思路一致，叙述方式有所不同；使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法；首先需要明确一些概念，假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\)，反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播，之后根据网络的输出与真实标签计算误差，利用误差进行反向传播，更
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2024-08-20 20:53:23
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神经网络的反向传播算法1 反向传播算法和BP网络简介2 信息的前向传播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
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2023-08-24 20:41:17
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我成了第一次完整的手推下来BP的过程,吓得赶集记录下来,emmmnnnn话说不手推的话还能脚推
原创
2021-01-17 16:58:01
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神经网络是一个模仿人脑的计算模型和系统。人脑有复杂多层的神经元系统以及架构于之上的正向传导和反向反馈信号回路。神经网络里面所谓前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backword Propagation）概念则与之类似。一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者
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2023-08-31 17:27:45
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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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参考连接：读懂反向传播算法（bp算法） - 简书bp算法 介绍 反向传播612e结束！...
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2022-12-04 00:32:17
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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
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2023-08-30 09:28:44
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说起backward大家肯定不陌生，用过PyTorch的肯定都知道，这个函数的作用是反向传播计算梯度的。比如下边这个例子，要反向传播计算梯度之后，才能调用优化器的step函数更新网络模型参数。 Example:
>>> optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
&g
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2023-11-15 21:10:13
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新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。没写完。用法会单独开一篇，不过就是整个对象然后整个数据集然后整进train里面再整进test或者predict里，类似sklearn。算法简介BP网络(Back Propagation network, BP)是一种人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，可分
目录1.为什么要使用反向传播算法2.二层神经网络3.反向传播算法更新权值的过程4.张量Tensor1.为什么要使用反向传播算法简单模型可以使用解析式更新w复杂模型，如图，输入矩阵为5*1矩阵，等一层权重矩阵H1为6*5矩阵，则需要30个解析式，第二层权重矩阵H2为6*7矩阵，则需要42个解析式，第三层……可以看出我们无法通过解析式的方式来更新w。因此需要反向传播算法，反向传播算法可以在网络中传播梯
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2023-12-13 20:24:45
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