前向传播 通过输入样本x及参数\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隐藏层，求得\(z^{[1]}\)，进而求得\(a^{[1]}\); 再将参数\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起输入输出层求得\(z^{[2]}\)，进而求得 ...

反向传播算法是深度学习的最重要的基础，这篇博客不会详细介绍这个算法的原理和细节。，如果想学习反向传播算法的原理和细节请移步到这本不错的资料。这里主要讨论反向传播算法中的一个小细节：反向传播算法为什么要“反向”？ 背景 在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数（loss ...

前向传播和反向传播（ Forward and backward propagation） 前向传播 假设输入${a^{[l - 1]}}$，输出${a^{[l]}}$，缓存${z^{[l]}}$,从实现的角度来说缓存${w^{[l]}}$，${b^{[l]}}$更容易在不同的环节调用函数 ...

反向传播算法 介绍   反向传播算法，简称BP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 ...

深度学习神经网络训练过程主要涉及到两个过程，一个是数据前向传播(data forward-propagation)，输入数据经过网络正向计算，输出最终结果；另一个是误差反向传播(error backward-propagation)，网络输出结果的误差和梯度反向传播，并更新权重。反向传播过程又可 ...

反向传播算法, Backpropagation, BP 1986年, Hinton, 深度学习之父, 和他的合作者发表了论文"Learning Representations by Back-propagating errors", 首次系统地描述了如何利用BP算法有训练神经网络. 从这 ...

一、MSE 损失函数推导 前向传播过程： 梯度反向传播公式推导： 定义残差： 则 残差推导如下： 对于最后一层： 广义上，左边项（-（···））是定义的损失函数对其输入（即最后一层神经元值）的导数，右项是sigmoind求导，这两项都是 ...

假设，你有这样一个网络层： 　　第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间 ...