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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BP神经网络过程：基本思想BP算法是一个迭代算法，它的基本思想如下：将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。迭代上述三个步骤（即对数据
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2023-08-18 22:47:40
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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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观人工智能课程有感，文章为转载，MIT得人工智能课程推荐一下，基础知识非常值得一看，推荐稍有计算机基础的同学看：https://www.bilibili.com/video/av17963543?p=22。 神经网络跳转P121，前言最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是
神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练出一个最符合真实数据的映射f。训练最符合真实数据f的过程就是神经网络的训练过程，神经网络的训练可以分为两个步骤：一个
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2023-08-18 14:30:35
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BP神经网络该神经网络实现采用三层网络结构，结构如下图所示：输入层节点数为1，隐藏层节点数为4，输出层节点数为1在神经网络实现过程中，核心部分是正向传播和反向传播的实现。下图是正向传播与反向传播的过程图。在看正向传播和反向传播过程之前，先看下面这个例子，能够帮助我们理解这个过程。问题：太郎在超市买了2个100日元一个的苹果，消费税是10%，请计 算支付金额。我们计算了购买2个苹果时加上消费税最终需
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2023-08-23 10:29:13
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最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如
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2023-07-05 20:03:30
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我之前写过全连接神经网络的反向传播算法(BP算法)这篇文章是在我初学机器学习时写的文章，所以这篇文章是根据西瓜书中的推导过程进行讲述的，权重梯度的计算是针对所有参数逐个推导的，而在现实应用中是逐层递推的。求导过程涉及矩阵求导，请自行查询相关文档
神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程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:Rpro
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2023-05-30 18:06:18
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BP算法工作流程及数学推导, 核心: 多元函数求偏导, 熟练应用链式法则就搞定了.
原创
2022-08-23 10:40:02
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神经网络的正向传递与反向传播1.单个神经元2.由神经元组成的神经网络3.目标函数4.求解损失函数对某个权值的梯度5.反向传播算法Backpropgation5.1 明确一些定义5.2 计算一个梯度5.3 反向传播误差6.优化示例 1.单个神经元神经网络是由一系列神经元组成的模型，每一个神经元实际上做得事情就是实现非线性变换。如下图就是一个神经元的结构：神经元将两个部分：上一层的输出 与权重 对应
BP神经网络基本概念：1.代价函数：神经网络的训练过程就是通过代价函数最小化(J)拟合出最优参数(weight)【神经网络的代价函数其实就是一个指标，表明用模型对样本的拟合程度，可以类比成模型的预测值h(x)和样本输出yi的差值的方差(待确定)】【代价函数最小化可以通过梯度下降法或者反向传播算法实现。分析两者优劣】【神经网络的代价函数是一个非凸函数，意味着使用优化算法有可能会陷入局部最优解】【代价
卷积神经网络中的反向传播反向传播是梯度下降法在神经网络中应用，反向传播算法让神经网络的训练成为来可能。首先要弄清一点，神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果，然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值，使得计算结果和真实结果的差值越来越小。当然要想准确的理解反向传播，你需要知道：梯度的概念，梯度下降法，复合函数求导的链式法则。在多
上一章的神经网络实际上是前馈神经网络（feedforward neural network），也叫多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。具体来说，每层神经元与下一层神经元全互联，神经元之间不存在同层或跨层连接；输入层神经元仅接受外界输入，不进行函数处理；隐藏层与输出层包含功能神经元，对信号进行加工；最终结果由输出层神经元输出。“前馈”是说网络拓补结构上不存在环路或回...
原创
2021-06-07 17:04:17
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上一章的神经网络实际上是前馈神经网络（feedforward neural network），也叫多层感知机（multilayer perceptron，MLP）。具体来说，每层神经
原创
2022-01-16 17:34:20
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号：datayx1. DNN反向传播算法要解决的问题搜索公众号添加：datayx不断更新资源深...
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2021-10-25 11:44:34
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习 公众号： datayx 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。1. DNN反向传播算法要解决的问题搜索公众号添加： datayx&n
原创
2022-04-22 13:39:21
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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回归任务中去。前向传递输入信号直至输出产生误差，反向传播误差信息更新权重矩阵。这两句话很好的形容了信息的流动方向，权重得以在信息双向流动中得到优化，其实就类似一个带反馈校正循环的电子信号处理系统。我们知道梯度下降可以应对带有明确求导函数的情况，或
一、BP神经网络1．概念：BP神经网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。2．基本原理：人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在
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: \(\cfrac {\partial J}{\partial a^L} = a^L - y\)
