本代码使用监督学习的方法来更合理的设置参数取值，设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集batch，监督学习最重要的思想就是，在已知答案的标注数据集上，模型给出的预测结果要尽量接近真实的答案。 在神经网络优化算法中，最常用的方法就是反向传播算法，基于当前神经网络模型的预测答案与正确答案之间的差距，反向传播算法会相应更新神经网络参
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2024-09-09 22:46:35
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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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Recurrent Neural Network(RNN)循环神经网络，循环的意思就是同一网络结构不停的重复。相比较普通的神经网络，循环神经网络的不同之处在于，它在神经元之间还有相互的连接。在隐层上增加了一个反馈连接，也就是说，RNN隐层当前时刻的输入有一部分是前一时刻的隐层输出，这使得RNN可以通过循环反馈连接保留前面所有时刻的信息，这赋予了RNN记忆功能。这些特点使得RNN非常适合用于
1.背景介绍深度学习是一种人工智能技术，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大量数据中抽取知识。深度学习算法的核心是利用多层感知器(MLP)来模拟人类大脑的神经网络。这些算法可以用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多种应用。在这篇文章中，我们将从反向传播(backpropagation)到Dropout的深度学习算法进行详细讲解。我们将讨论以下主题：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步
什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的 神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性， 让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来 的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagation algorithm）全称“误差反向传播”，是在 深度神
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2023-12-12 18:12:45
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一个简单的全连接神经网络如下图所示： 它的前向传播过程比较简单如下所示： 假设具体的实际数值如下： 取激活函数则有：激活函数的两个作用：数据归一化，使得数据在0~1之间打破网络的线性映射关系（如果只存在线性关系，那么网络无论多复杂，都可以用单层网络替换，而且对非线性数据分类无能威力）偏置项的作用：加快神经元的分化速度 上面网络的后向传播过程才是网络更新权重的关键部分，上面的例子中
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2024-08-05 20:37:24
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一 、反向传播的作用训练神经网络的目标是 优化代价函数，使得代价函数找到一个 全局最小值或者局部最小值。不管使用何种梯度下降算法（BGD, SGD ，Adam），都需要先算出各个参数的梯度。 反向传播的作用： 就是快速算出所有参数的偏导数。二、 求导数的方式求导数通常可以分为两类，一类是直接用定义，第二类是公式法（包括链式法）。 定义法： 定义法求导数存在问题： 当参数较多时（如：100万），计算
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2024-01-08 15:41:36
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反向传播是一个更一般的LMS算法，可以用于训练多层网络。也是最速下降法的近似，性能指数是均方差。 多层感知机： 多层网络的应用：1.在模式分类中，它可以完成单层网络无法解决的问题，如异或问题；2. 在函数逼近中，两层网络在其隐层中用S形传输函数，在输出层中用线性函数，
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2024-10-17 19:42:25
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神经网络的学习 Neural Networks：Learning1.代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组x和一组输出信号y，L表示神经网络的层数，sl表示每层neuron的个数，（sl表述输出神经元的个数）。 将神经元分类定义成两种情况：二类分类和多类分类。 我们回顾一下逻辑回归的代价函数： 但是在神经网络中我们不是只有一个输出的变量。有k个输出变量。我们的h（x）是一个维度为k的向
简介目标：本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。问题陈述：这节的核心问题是：给定函数 f(x) ，其中 x 是输入数据的向量，需要计算函数 f 关于 x 的梯度，也就是 ∇f(x)。目标：之所以关注上述问题，是因为在神经网络中 f 对应的是损失函数（L），输入x里面包
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2024-08-22 17:40:21
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理解反向传播 back propagation作用首先需要明白反向传播（back propagation）的作用： 深度学习的训练是损失函数（loss function）最小化的过程，一般采取梯度下降法求解。那么怎么计算梯度呢？这就要用到back propagation了。 计算一个数学表达式的梯度是很直接的，但计算是昂贵的。而反向传播算法使用简单的方法有效的减少了计算量，反向传播使我们能高效计算
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2024-03-26 15:28:19
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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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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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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
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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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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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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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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目录四、CNN的崛起4.1 SVM vs NN4.2 ILSVRC4.2.1 分类任务描述4.2.2 SVM 的覆灭4.3 CNN 的发展 四、CNN的崛起4.1 SVM vs NN虽然反向传播算法的提出，使得神经网络的学习可以端到端的进行，加速网络的训练速度。然而在随后的科学研究中，人们逐渐意识到反向传播算法的一些局限性，尤其是在面对高维非线性关系的数据集时，其损失函数是非凸函数，且 sigm
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2024-10-18 22:31:33
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