注意：上图中左下角应为xy的互协方差阵的转置，而不是xx的协方差阵的转置 上图中的公式即为中误差传播律公式 注意：测量中，测量观测值越多。并不一定会让结果更加准确，而是会由于各个观测值存在的中误差传播，导致最终结果中误差变大。但是观测次数越多，正常情况下对应观测值的中误差会减小。 多个观测值线性函数的协方差阵 注意：上图重工Y等号右边的Y应为X，而不是Y例子：注意：上图中 以A1为例，应为9.0
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
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2024-04-19 06:44:37
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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
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2024-04-08 11:41:37
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正向传播：从计算图出发点到结束点的传播反向传播：从计算图结束点到出发点的传播局部计算：无论全局发生了什么，都能只根据与自己相关的信息输出接下来的结果计算图优点：可以通过正向传播和反向传播高效地计算各个变量的导数值加法节点的反向传播：加法节点的反向传播将上游的值原封不动地输出到下游加法节点反向传播的具体例子加法层的实现：forward()对应正向传播，backward()对应反向传播乘法
误差传播误差种类及来源观测精度误差正向传播误差反向传播 误差种类及来源测量学中，真值X减去测量值Li被称为误差（观测误差）： 误差可分为： 1、粗差 &nb
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2024-09-05 17:41:39
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通常情况下, 我们不会从头训练整个神经网络, 更常用的做法是先让模型在一个非常大的数据集上进行预训练, 然后将预训练模型的权重作为当前任务的初始化参数, 或者作为固定的特征提取器来使用. 既通常我们需要面对的是下面两种情形:Finetuning the convnet: 在一个已经训练好的模型上面进行二次训练ConvNet as fixed feature extractor: 此时, 我们会将整
误差反向传播法步骤准备好学习数据。进行权重和偏置的初始设置，设置学习率。计算神经单元的输出值及平方误差C。根据误差反向传播法，计算各层的神经单元误差。根据神经单元误差计算平方误差C的偏导数。计算出代价函数CT和它的梯度δ\deltaδCT。根据6中计算出的梯度更新权重和偏置的值。反复更新3~7操作，直到判定代价函数CT值充分小。流程图...
原创
2021-08-11 09:04:38
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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
推导神经网络误差逆传播算法
误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多使用BP算法进行训练。
给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述，输出\(l\)个结果。如图所示，是一个典
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2024-05-08 09:10:54
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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
第1章误差与有效数值1.1 什么是误差实际值与理论值的差，称为误差。1.2 什么是有效数值第2章 误差的分类2.1 模型误差2.2 测量误差备注：几乎所有的测量
原创
2021-09-08 17:39:10
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BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。 正向传播时，输入信号通过隐含层作用于
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2024-03-17 15:11:38
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误差反向传播和深度学习相关技巧总结 文章目录误差反向传播和深度学习相关技巧总结一、误差反向传播法1.几个问题2.简单层（加法、乘法层）、激活函数层、Affine/softmax层的实现3.误差反向传播的实现二、与学习相关的技巧1.关于参数的更新2.权重的初始值3、其它与之相关的学习技巧三、总结 一、误差反向传播法1.几个问题误差反向传播的目的是什么？ 为了能够更高效的计算权重参数的梯度方法，数值微
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2024-10-28 18:03:00
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交叉熵损失函数本身的公式比较简单，但是在实际定义的时候需要注意exp(x)函数的溢出问题，exp(x)函数在numpy或者说tensorflow的底层实现上，当x过大的时候会产生溢出，过小的时候直接范围近似值0，所以我们在定义交叉熵损失函数的时候需要注意这一点；1. 当模型返回的值是sigmoid函数映射过后的值,这里假设输入交叉熵的为x，那么我们计算的就是-(y*np.log(x)+(1-y)*
1、导数与梯度 从几何角度来看，一元函数在某处的导数就是函数的切线在此处的斜率，即函数值沿着?方向的变化率。而梯度表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。梯度下降算法一般是寻找函数ℒ的最小值，因此，其数学表达式为： 根据梯度下降算法，参数可以按着梯度方向进行更新： lr参数叫学习率，代表每次更新的跨度2
文章目录一、参数说明二、公式定义三、结合实例分析推导过程(全连接神经网络)1. 我们以一个两层神经元为例对推导过程详细分析2. 梯度值的推导（a）抽象的推导过程（b） 结合实际例子的推导过程3. 反向传播总结四、卷积神经网络的反向传播五、固定网络参数反向优化输入(或参数)五、参考资料 一、参数说明：表示 第 l-1 层的第 j 个激活特征 到 第 l 层第 i 个神经元：表示 第 l-1 层的第
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2024-09-04 10:43:36
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误差反向传播法前言四、简单层的实现本节将用 Python 实现前面的购买苹果的例子。这里，我们把要实现的计算图的乘法节点称为“乘法层”（MulLayer），加法节点称为“加法层”（AddLayer）。1、乘法层的实现层的实现中有两个共通的方法（接口）forward() 和backward()。forward() 对应正向传播，backward() 对应反向
文章目录前言一、一点介绍（一）计算图（二）反向传播（三）反向传播的代码表示二、利用误差反向传播进行手写数字识别全部代码运行结果 前言最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第五章，这一章主要讲解的是误差反向传播法——一个相比于数值微分而言，能够高效计算权重参数的梯度的方法。一、一点介绍误差反向传播法，是用来计算神经网络的权重参数的梯度的。该方法旨在从后往前遍历一遍神经网
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”）。为了让大家熟悉计算图，先用计算图解一些简单的问题。从这些简单的问题开始，逐步深入，最终抵达误差反向传播法。问题如下：太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。其中，苹果每个100元，橘子每个150元。消费税是10%，请计算支付金额。 如图所示，构建了计算图后，从左向右进行计算。就像电路中的电流
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2024-10-13 17:04:29
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