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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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反向传播算法 （ BackPropagation,BP）PS：需要掌握高等数学中的链式求导法则、偏导数、梯度概念。有一定的神经网络基础知识。 反向传播简介 反向传播原理及实现 总结一、反向传播简介 BP算法是神经网络用于更新权值的算法，可以说是能让神经网络开始“学习”的核心，所以理解这个算法是非常重要的。本着实践是检验是否理解的唯一标准的原则，我借用了另一位博主
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2023-07-20 15:15:08
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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
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
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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
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
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2020-12-11 23:09:00
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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
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2020-07-24 21:06:00
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一、背景介绍假设我们的训练集每个样本都有两个特征-$x_1, x_2$，也就是下面的$i_1, i_2$，每个样本的标签为$o_1, o_2$（假设标签是二分类，我们用one-hot表示标签） 我们要用下面的神经网络来进行训练：二、前向传播与反向传播 现在对他们赋上初值，如下图：（你暂时可以认为下面的$o_1=0.01, o_2=0.99$就是我们的标签，真实标签也许应该是$[0, 1]$）&nb
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2023-06-13 10:11:41
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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
优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的，因为反向传播算法是一个递归形式，通过一层层的向后求出传播误差即可。计算Loss函数的目的：**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离，根据反向传播算法可以不断更新网络中的参数使loss函数不断下降，使输出数据更加理想。那么如何根据一个网络的loss来更新参数，即如何更新网络节点中的权重w和偏差b的值？神经网络中的参数说明：表示神
反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）公式二（每一层的误差计算）公式三（权重θ的梯度） 适合不熟悉矩阵求导的人，我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。 标记规定：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。: 代表第l层第j个神经元的输入。: 代表第l层第j个神经元的输出。 ：代表激活函数。 :代表第l层第j个神经元产生的错误。 L:代表神经
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
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的值怎么算呢？就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算，最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后在通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLu，sigmoid等函数，最后得到的结果就是本层结点w的输出。 最终不断
1.前言 写这个文章主要是因为学习了吴恩达老师的机器学习视频，在神经网络的反向传播算法（Back Propagation）的公式推导有些模糊，所以自己也查阅了很多资料，才基本搞明白其中的原理。所以希望通过写一下文章来进行梳理一下。 因为本文的公式推导是基于吴恩达老师的课程，课程里的神经网络部分主要讲述的是神经网络在分类的应用，因此激活函数采用的是sigmoid函数，下面的公式推导也基于这个进
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2023-11-13 21:42:27
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13.3.1 反向传播算法推导如下图所示为一个神经网络的结构图，由于本文主要探讨激活函数在反向传播过程中的作用，因此不会带入数值进行计算，而是以两个权重的更新为案例进行公式的推导，分别为如何通过反向传播算法更新和的值。13.3.1.1 前向传播首先，需要知道的是，整个网络中,以及所有的权重值均为定值，权重值为网络初始化时按照一定概率分布随机赋值的。则内部结构如下：其中，表示加权后的值，表示加权计算
反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德·威廉姆斯合作的一篇著名论文问世后，人们才充分认识到它的重要性。这篇论文描述了几种神经网络，其中反向传播比以前的方法快得多，使人们有可能利用神经网络来解决以前无法解决的问题。如今，反向传播算法是神经网
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2023-10-26 23:03:51
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本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。具体网络层信息见 （Caffe，LeNet）初始化训练网络（三） 第2部分本部分不介绍反向传播算法的理论原理，以下介绍基于对反向传播算法有一定的了解。1 入口信息Net::Backward()函数中调用BackwardFromTo函数，从网络最后一层到网络第一层
反向传播算法为什么需要反向传播算法反向传播图解理论层面：链式法则前向通道后向通道反向传播代码 作为一个逻辑很差又贼容易懵逼的菜鸟，不做笔记和经常回顾真的学不到东西，脑子一团浆糊。 之前明明已经手推了反向传播算法，后面有点遗忘，再加上斯坦福 CS231n 的讲法把我讲懵了，所以必须写一篇针对我自己的理解总结笔记。 反向传播公开课我只服气李宏毅！！！ 为什么需要反向传播算法首先！让我来捋一下！
目录三、反向传播3.1 反向传播计算过程[^1]3.2 基于梯度下降的优化方法[^3]3.2.1 SGD、学习率衰减及动量3.2.2 Adagrad、Adadelta、RMSprop3.2.3 Adam、Adamx、Nadam3.3 损失函数3.3.1 二次损失函数3.3.2 交叉熵损失函数学习资料 三、反向传播通过前面内容的介绍，我们知道实际 NeoCognitron 与 CNN 在结构上基本
理解深度学习中的反向传播概述介绍图示计算过程图示求导两种模式计算结果重要性 概述反向传播主要广泛应用于深度学习中的优化器，是优化器的主要工作原理介绍反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代的神经网络来说，相对于实现一个简单的网络，它可以使梯度下降的训练速度快1000万倍。这就是一个模型的训练时间一周和20万年的区别。 除了在深度学习中使用外，反向传播在许多其他领域也是一种强大
