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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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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在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计
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2024-04-02 19:54:54
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BP反向传播其实就是通过链式法则，从后往前一次计算出损失函数对所有参数的偏导，而前向求导的话每次只能求出某一个特定参数关于损失函数的导数，转了两篇文章，第一篇简单的介绍了一下BP，第二篇是根据神经网络详细的推导 十分钟看懂神经网络反向传输算法 昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现
作者：man_world 一、参数说明W(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的权值b(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的偏置(其中j恒为0，输入特征值a(l)0恒为1)二、公式定义激活函数(这里采用sigmoid函数来做分类)：f(z)=11+e−zl层神经元的状态值：z(l)=w(l)a(l−1)+b(l)，表示一个神经元所获得的输入信号的
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2024-08-07 14:26:30
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科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。前言上期文章中我们学习基本的神经网络
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2024-05-11 07:06:50
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目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档 反向传播算法定义反向传播（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。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化
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2024-03-21 18:16:00
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为什么要反向传播？通过正向传播求初基于输入x的y_pred后，需要通过比较y_pred和原数据y，得到损失函数（一般是它们差值的L2范数） 然后，各个权重矩阵就可以根据损失函数反向传播回来的梯度进行学习更新，从而使得下一轮的损失函数更小 总的来说，反向传播起到一个提高训练模型精确度的作用对于特定的计算图和神经网络 这里我们使用一个包含1层输入层，1层隐含层，1层输出层的神经网络模型 但在数量上，我
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2024-07-17 20:48:47
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反向传播算法（过程及公式推导） 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；（2）由于ANN的输出结果
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2024-07-25 14:41:25
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正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播（forward propagation）的计算，即对输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自动生成的backward函数计算梯度。基于反向传播（back-propagation）算法的自动求梯度极大简化了深度学习模型训练算法的实现。本节我们将使用数学和计算图
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2024-08-08 08:32:02
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一、前言 正向传播（forward propagation/forward pass）指的是：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。 二、步骤 1、为了简单起见，我们假设输入样本是 ????∈ℝ????x∈Rd，并且我们的隐藏层不包括偏置项。这里的中间变量是： 2、其中????(1)∈ℝℎ× ...
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2021-07-29 11:30:00
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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
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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
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梯度下降法通过计算损失函数的梯度，并将这个梯度反馈给 最优化函数 来更新权重以最小化损失函数。反向传播算法(Backpropagation，简称BP算法)是“误差反向传播”的简称机器学习笔记丨神经网络的反向传播原理及过程（图文并茂+浅显易懂）_神经网络反向传播原理-CSDN博客待补充
原创
2024-08-08 07:31:14
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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。如果
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2024-05-16 09:39:45
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（1）BP算法中集成有BP算法工具箱，而且性能稳定，比较实用。这里不采用matlab自带工具箱，而是通过编写反向传播算法直接来实现，旨在能更好的从理论上来理解BP神经网络算法以及一些参数对算法的影响，再就是理解到反向传播的整个过程。其中部分程序参考论坛牛人们的编程方式来实现的。 （2）问题描述 BP算法一般都是用来对数据进行分类和建立预测模型的，这里，我是来进行数据分类，通过
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2024-03-20 14:09:42
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目录一、反向传播（Back Propogation）原理二、PyTorch实现反向传播代码运行结果 一、反向传播（Back Propogation）原理为了提高模型的复杂程度，即不能够让其叠加后还能展开成线性函数，需要在每层神经网络后都加上一个非线性的函数（激活函数）。损失函数loss对权重w的导数可以通过前向传播存储的子节点梯度相乘得到，即链式法则。 二、PyTorch实现反向传播PyTorc
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2023-08-30 09:28:44
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作者：Great Learning Team神经网络什么是反向传播？反向传播是如何工作的？损失函数为什么我们需要反向传播？前馈网络反向传播的类型案例研究在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。 如果输出数据可以某种方式影响处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。 它对以前的模块产生积极影响，以提高准确性和效率。让我们来深入研究一下。神经网络（Neural network）神经网络是连接
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2024-05-19 15:32:21
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反向传播其实就是链式求导法则的重复使用，链式法则其实就是先计算外层函数的导数，再计算内层函数的导数，一直重复。误差反向传播的过程，就是层层求导的过程。在看RNN的反向传播之前，先看看简单网络的反向传播。1、反向传播，链式求导看一个小例子，如下图所示，其中f函数由x,y,z三种变量的组合来决定，x和y并不是直接和f相连。假设，x+y用q来表示，作为中间结果q=x+y。首先来看一下前向传播过程，就是根
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2023-07-21 18:32:49
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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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