系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。回顾前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我们留待以后学习。正向传播网上关于RNN的介绍
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2024-06-29 09:35:46
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一、BN层的操作1.BN层的操作位置：在非线性映射之前，目的是为了减少梯度消失和梯度爆炸。1.对输入的x做归一化2.增加2个参数，提高模型表达能力3.理想情况下E和Var应该是针对整个数据集的，但显然这是不现实的。因此，作者做了简化，用一个Batch的均值和方差作为对整个数据集均值和方差的估计。 二、作用1.因为反向传播的时候，梯度的连乘表达式中包含激活函数的导数，BN使得激
一步一步推导反向传播假如我们由如下的网络（这里只给出最后两层
和
）其中
是最后输出：
其中有如下定义： 注意这里的 都是矩阵或向量。其定义和吴恩达的一样，比如 代表第 。 因为反向传播是要求最后的损失对前面所有的权重的导数，然后再更新权重，所以我们的关键在于求出损失的权
上一篇文章介绍了DNN的反向传播，对DNN不清楚的可以去看看，CNN在DNN的基础上进行解释。 一、回顾DNN的反向传播上一篇DNN反向传播过程得出结论：1、计算每一层的W、b的梯度，需要计算出2、然后每一层的W的梯度和b的梯度 &n
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2024-08-12 12:00:57
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【caffe源码研究】第四章：完整案例源码篇(5) ：LeNet反向过程本部分剖析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。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反向调用每个网络层的Backward。void Net<Dtype>:
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2024-05-06 17:21:04
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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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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
一：DNN的反向传播算法我们在监督学习中的一般问题是，假设我们有m个训练样本，{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中x是输入维度，输入特征维度为n_in，y为输出向量，输出的特征唯独为n_out,.我们需要利用这m个训练样本训练出一个模型，以便于在一个新的输入向量输入后，经过模型计算，可以预测y向量的输出。 那么在Dnn中，我们使输入层有n_in个输入神经元，输出层有n_ou
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2024-10-24 18:43:58
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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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2024-08-02 14:40:48
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单层视角神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。如果假定第k层的输入节点只有2个，对第k层的某个输出节点而言，相当于一个线性模型y=w1x1+w2x2
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2024-04-16 15:23:54
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1.传统DNN的反向传播计算:损失函数: \(J(W,b,x,y) = \cfrac{1}{2}||a^L-y||_2^2\)
\[\delta^l=\frac {\partial J}{\partial z^l} \,\,\text{表示对l层线性变换输出$z^l$的偏导}
\]
最后一层输出层: \(\cfrac {\partial J}{\partial a^L} = a^L - y\)
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2023-10-13 00:27:26
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在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法。链接如下：深度学习（一）：DNN前向传播算法和反向传播算法深度学习（二）：DNN损失函数和激活函数的选择深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。建议在读本文之前，重点读下前2篇文章。如果不了解DNN的前向和反向传播的话，理解本篇文章会有难度。这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没
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2024-07-29 15:59:21
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目的：数据经过隐层 层层传递还能保持一开始的样子，我们希望不同批次数据在一开始传进来的时候，数据分布就尽可能一致。那么我们就一开始对输入的数据做归一化。原因：从正向传播的角度去考虑：在神经网络中，我们一般是一批次一批次进行训练，如果不同批次数据之间数据分布差异较大，网络刚刚学完上一个批次，又去学下一个批次，那么参数学习的波动就会大。由图象可以看出，数据分布状况经过一层层tanh隐层的传递，最后方差
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2024-09-18 16:10:16
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本文通过以下8个部分来详细解释神经网络的一些基本概念：模型表示（Model Representation）模型的数学表示（Model Representation Mathematics）激活函数（Activation Functions）偏置节点（Bias Node）损失函数（Cost Function）前向传播计算（Forward Propagation Calculation）反向传播算法
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2024-03-25 15:32:22
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结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss层实现 一、ReLU层的实现正向传播时的输入大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游，这是因为y对x偏导是1，而传出来的数又是输入乘以偏导，那么输出就是上游的值。如果正向传
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2024-03-24 10:48:25
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反向传播为了更好的理解BP算法，我们先分析一个具体的例子，然后根据这个具体的例子，可以得到Ng给的总结(https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/),网络结构如下，同时，初始的值也标注在了图上： 首先前向传播： 激活函数sigmold 然后是反向传播： 首先计算现在的cost function，假
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2024-02-19 18:27:49
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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，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；
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2024-05-07 16:22:10
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1. 因为池化层不具有参数，所以它们不影响反向传播的计算。A 正确 B 错误正确答案是：B， 您的选择是：A 解析：（1）max pooling层：对于max pooling，下一层的误差项的值会原封不动的传递到上一层对应区块中的最大值所对应的神经元，而其他神经元的误差项的值都是0；（2）mean pooling层：对于mean pooling，下一层的误差项的值会平均分配到上一层对应区块中的所有
反向传播算法的直观理解 (DEFINITIONS)DEFINITION 1. FORWARD PROPAGATION 定义1.向前传播 Normally, when we use a neural network we input some vector x and the network produces an out put y. The input vector goes through
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2024-08-06 20:59:48
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正向传播（forward propagation）指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出），下图中左下角x为输入，右上角J为输出，方框代表变量，圆圈代表运算符，箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。输入样本为：x∈Rd，不考虑偏差，则中间变量为： 是隐藏层的权重。将 输入按元素计算的激活函数 ，得到长度为
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2024-04-24 16:40:40
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