反向传播

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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

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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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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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一、背景梯度下降给到(weight and bias)先选择一个初始的，计算的损失函数（Loss Function）设一个参数的偏微分。计算完这个向量（vector）偏微分，然后就可以去更新的你百万级别的参数（millions of parameters）。反向传播（Backpropagation）是一个比较有效率的算法，让你计算梯度（Gradient）的向量（Vector）时，可以有效率的计算

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前言众所周知，现阶段很多模型在反向传播算法的时候都选择的是随机梯度下降法，尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。而batch normalization(后面简称BN算法)的出现打破了这样的局面——不需要那么刻意

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Softmax函数公式传统的逻辑回归模型（Logistic Regression，LR）主要解决二分类题，Softmax则是逻辑回归模型在多分类问题上的推广。所以我们从分析LR模型入手从LR二分类模型理论与Softmax之间的联系1、LR线性模型公式2、LR二分类理论依据（1）logistic回归是处理二分类问题的，所以输出的标记y={0,1}并且线性回归模型产生的预测值是一个实值Z=w’'x+b

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反向传播梯度消失反向传播函数

注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。一、反向传播√反向传播：训练模型参数，在所有参数上用梯度下降，使 NN 模型在训练数据上的损失函数最小。√损失函数（loss）：计算得到的预测值 y 与已知答案 y_的差距。损失函数的计算有很多方法

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一、JDK，CYGWIN首先安装JDK 和 Cygwin。如果之前在电脑上安装过JDK，并卸载过，就会遇见卸载不完全从而导致新的JDK安装不正确。这个时候就需要手动在注册表中删除JDK的信息，在windows上可以运行regedit.exe，然后在里面搜索JDK，SUN，JRE，等关键字，然后全部删除，即可完全删除JDK.Cygwin装起来貌似也比较费劲，可以在网上多参考一些文

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