DNN网络（全连接的网络） 在进行DNN反向传播算法前，我们需要选择一个损失函数，来度量训练样本计算出的输出和真实的训练样本输出之间的损失。输出计算公式：随机选择一系列W,b，用前向传播算法计算出来的。即通过一系列的计算：。计算得出最后的输出层L对应的便是前向输出的结果。损失函数的选择有很多，比如均方差、交叉熵。我们以交叉熵为例，介绍DNN的反向传播算法，计算公式如下：，其中y为真实的标签（即网络
反向传播概述反向传播算法最初在 1970 年代被提及，但是人们直到 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 的著名的 1986 年的论文中才认识到这个算法的重要性。需要假设2的原因是，要把代价函数与神经网络输出联系起来，进而与神经网络的参数联系起来。符号定义 反向传播算法 正如我们上面所讲的，反向传播算法对一个训练样本计算代价函数
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2024-05-09 09:04:54
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反向传播学习神经网络将近一年了。当初感觉一直难以理解的梯度下降，反向传播算法，终于在今这个特殊的时候，有了新的深刻认识。这次博客用来记录我的学习成长，也希望能帮助那些这部分内容没掌握好的朋友。这部分内容属于我的个人从不懂到懂的理解过程，会很通俗！学习基础需要神经网络的基础需要对函数的求偏导，链式法则正向传播 我的这个图可能和网上其他图可能不一样，为了方便初学者理解，我将中间的激活函数取消，将最后的
内容列表：简介简单表达式和理解梯度复合表达式，链式法则，反向传播直观理解反向传播模块：Sigmoid例子反向传播实践：分段计算回传流中的模式用户向量化操作的梯度小结注：中文翻译出自知乎专栏“智能单元”，在其基础上增加了个人批注简介目标：本节将帮助读者对反向传播（backpropagation）形成直观而专业的理解。反向传播是利用链式法则（chain rule）递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传
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2024-06-15 10:01:49
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本文主要介绍反向传播的代价函数，应用过程，梯度检测、以及前向和反向的区别等内容。1.反向传播我们使用反向传播计算导数项（为了求最小代价函数，可以对比梯度下降法导数的作用）。反向传播，就是对每一个节点求误差。根据反向传播的定义： 其中，δ j^((i))代表第i层，第j个节点的误差，代表第i层，第j个节点的拟合结果，yi代表实际值。 将上式写成向量形式为： 我们以上边的4层网络为例： 表示整个网络的
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2024-04-01 19:52:36
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100天搞定机器学习|Day37无公式理解反向传播算法之精髓上集我们学习了反向传播算法的原理，今天我们深入讲解其中的微积分理论，展示在机器学习中，怎么理解链式法则。我们从一个最简单的网络讲起，每层只有一个神经元，图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的，我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感。这样我们就知道怎么调整这些变量，才能使代价函数下降的最快。 我们先来关注最后两个神经元，我们给最
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.
原创
2022-07-13 11:23:28
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反向传播的重要性不必多说，手推也是必备基础，大厂面试要求用numpy实现一下BP也是经常的事。下面以一个简单的两层网络为例（简单1、t2）：Ground...
原创
2024-04-11 14:36:43
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一、神经网络代价函数深入理解：逻辑回归中的代价函数形式为：$J(\theta )=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left [ y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)})) \right ] + \frac{\lambda}{2m}\sum_{j=1}^{n}\theta_j^2$神经网络中
我成了第一次完整的手推下来BP的过程,吓得赶集记录下来,emmmnnnn话说不手推的话还能脚推
原创
2021-01-17 16:58:01
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引言根据上篇文章介绍的反向传播算法理论，我们今天来手动计算一下。参考了国外的一篇文章：a-step-by-step-backpropagation-example
原创
2022-08-14 00:55:57
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本文目录 numpy实现神经网络系列依赖知识约定说明误差反向结论常用损失函数均方差损失交叉熵损失 依赖知识a) 了解神经网络的基础知识b) 熟悉导数的链式法则及常见函数的导数c) 熟悉常见的优化方法，梯度下降，随机梯度下降等d) 熟悉矩阵和向量的乘加运算约定说明a) 对于一个n
n
层神经网络,第ii层表示为li, 1≤i≤n
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2024-09-28 19:29:06
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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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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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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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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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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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1.LSTM的结构（本文啥也没讲）LSTM的介绍就不多讲了，直接附上链接： LSTM网络结构 中文版本 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 英文版本2.LSTM学中个人思考过的问题（1）ht和Ct维度相同？ 维度是相同的，因为h(t)=o(t)⊙tanh(C(t))，两者点乘所以维度必然相同，且维度由tensorf
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2024-05-23 22:56:59
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在学习吴恩达的深度学习教程的时候，遇到了两个名词，正向传播和反向传播，不知道什么意思，于是我去上搜索，发现这些回答都是不知所云，依托答辩，解释的根本不清楚。所以我很有必要用一句话来解释一下什么是正向传播和反向传播。正向传播就是根据输入，通过神经网络模型来计算输出。反向传播就是当正向传播计算出来输出以后，拿计算出来的输出和正确的输出进行一个对比，然后拿这个对比值再去修改优化这个模型。这么一次完整的传
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2024-05-21 15:02:17
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