深度学习之反向传播算法 网络结构如图所示： 定义损失函数： 定义激活函数： 反向传播的四项基本原则： 具体符号及推导流程参考：https://sevenold.github.io/2018/08/DL-back-propagation/
原创
2021-07-22 11:04:06
172阅读
深度学习之反向传播算法 网络结构如图所示： 定义损失函数： 定义激活函数： 反向传播的四项基本原则： 具体符号及推导流程参考：https://sevenold.github.io/2018/08/DL-back-propagation/
原创
2021-08-01 16:52:43
186阅读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/23270674 https://www.zybuluo.com/Feiteng/note/20154
转载
2017-04-14 15:16:00
51阅读
2评论
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
转载
2020-07-24 21:06:00
295阅读
2评论
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
转载
2020-12-11 23:09:00
98阅读
2评论
首先理解y=max(a,b) 的求导其实就是y由大的量决定，如果a大，那就相当于 y=a ，求导就是1给大家上个pytorch代码，可以调试下看看。
原创
2022-04-28 23:25:30
10000+阅读
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
384阅读
反向传播: 使训练数据的损失函数最小 损失函数(loss) : 预测值(y) 与 已知答案(y_)的差距 均方误差 MSE : MSE(y_, y) = $\frac{\sum_{n}^{i=1}\left ( y -y{}'\right )}{n}$ 反向传播训练方法: 以减小loss值为优化目标
转载
2019-07-20 11:36:00
96阅读
2评论
前向传播和反向传播前向传播：说的通俗一点就是从输入到得到损失值的过程至于反向传播，说的通俗一点就是通过损失函数的值不断调参的过程参考此博客：https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/51419150...
文章目录理论手推过程代码实现理论理论层面看我以前的博文：（2020李宏毅）机器学习-Backp些.
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
691阅读
一、前述反向自动求导是 TensorFlow 实现的方案，首先，它执行图的前向阶
使用TensorFlow的一个优势是，它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量。 TensorFlow
深度学习神经网络训练过程主要涉及到两个过程，一个是数据前向传播(data forward-propagation)，输入数据经过网络正向计算，输出最终结果；另一个是误差反向传播(error backward-propagation)，网络输出结果的误差和梯度反向传播，并更新权重。反向传播过程又可以细 ...
转载
2021-08-21 10:26:00
218阅读
2评论
在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时，需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。反向传播下面分析是如何反向传播的(分析时不考虑偏置项)，参考上图，① 对于一个神经元jjj，它的输出被定义为，(1.1)Oj=φ(netj)=φ(∑k=1NwkjOk) O_j = \varphi(net_j)=\varphi(\sum_{k=1}^N w_{kj}O_k)...
原创
2021-05-20 23:56:10
2098阅读
终于明白了反向传播的意义。 核心要明白一个概念就是求导就是要通过构建的正向链，然后再通过反向链求导数值。 为什么要求导数值？因为要求最小值。求什么最小值？ 求的是损失函数的最小值，可以通过数值方式（倒数公式）来进行求导，也可以通反向传播的方式来求导。 为什么要求损失函数的极值？ 因为要通过损失函数的
转载
2019-06-08 22:48:00
69阅读
2评论
参考这个：https://blog.csdn.net/qq_16137569/article/details/81449209前向传播(Forward Propagation)提一
https://www.bi=(y-y_)^2求和/n#loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)...
