2.2 非线性反向传播2.2.1 提出问题在上面的线性例子中，我们可以发现，误差一次性地传递给了初始值w和b，即，只经过一步，直接修改w和b的值，就能做到误差校正。因为从它的计算图看，无论中间计算过程有多么复杂，它都是线性的，所以可以一次传到底。缺点是这种线性的组合最多只能解决线性问题，不能解决更复杂的问题。这个我们在神经网络基本原理中已经阐述过了，需要有激活函数连接两个线性单元。下面
本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。具体网络层信息见 （Caffe，LeNet）初始化训练网络（三） 第2部分本部分不介绍反向传播算法的理论原理，以下介绍基于对反向传播算法有一定的了解。1 入口信息Net::Backward()函数中调用BackwardFromTo函数，从网络最后一层到网络第一层
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2024-08-20 12:49:07
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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:代表神经网络的
反向传播是深度学习的基础知识，但是一开始直接看各种公式很容易让人一头雾水。本篇博客从一个简单的例子开始，一步步演示直至推导出反向传播的4大基本公式。希望能够帮助大家理解反向传播的知识。 链式法则 链式法则是反向传播的基础知识，对于链式法则大家理解下面两种case即可。 case1 : 
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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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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
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2023-07-20 15:15:08
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RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络) 每个RNN都有一个循环核心单元。它把x作为输入，将其传入RNN。RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state)。这个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新，然后隐藏态会将结果返回至模型。ht = fw (ht-1, xt)其中，xt为t时刻的输入，ht为t时刻的内部隐藏态。RNN相当于把许多循
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2024-03-26 11:04:12
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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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反向传播的实现 反向传播算法理论摘自“http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Backpropagation_Algorithm”假定我们有一个固定的训练集，有m个训练样本。我们可以使用“batch gradient descent”来训练我们的神经网络。详细的，对一个单一的训练样本 (x,y)，我们定义了它对应的损失函数如下： 这是“
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2024-04-20 11:45:36
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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
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2023-12-01 08:44:41
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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
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2024-08-09 16:07:26
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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
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2020-12-11 23:09:00
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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
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2020-07-24 21:06:00
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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
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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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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
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2023-12-12 18:12:45
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一、反向传播的由来在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。 关于ANN的结构，我不再多说，网上有大量的学习资料，主要就是搞清一些名词： 输入层/输入神经元，输出层/输出神经元，隐层/隐层神经元，权值，偏置，激活函数 接下来我们需要知道ANN是怎么训练的，假设ANN网络已经搭建好了，在所有应用问题中（不管是网络结构，训练手段如何变化）我们的目标是
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
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2024-08-11 10:37:30
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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
作者晓雷。 （上篇） （下篇） 作为数学系妹子，一直在试图弄懂反向传播算法，先后看了数篇论文、博客，以及著名的“西瓜书”，感觉还是不甚清晰。下面的文章讲解得很详细，图把反向传播过程清晰地展现了出来。另外，如果想进一步详细了解反向传播算法，建议斯坦福大学的这篇文章：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%
