反向传播公式推导
 神经网络中权重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改变将影响到接下来的网络层，直到输出层，最终影响损失函数  \(\color{red}{公式推导符号说明}\) 符号 说明 \(n_l\) 网络层 ...
原文：手推反向传播公式
这可能是我见过的反向传播算法理论中最易理解的解释和最简洁形式的公式推导了 本文以多层感知机为例, 但不局限于某种激活函数或损失函数. 先上精简版的图示, 帮助解释: 反向传播的目的是更新神经元参数,而神经元参数正是 z wx b 中的 w,b . 对参数的更新,利用损失值loss对参数的导数, 并沿着负梯度方向进行更新: w w eta nabla w b b eta nabla b 运用链式法 ...
2018-07-13 17:23 0 1643 推荐指数：
相关推荐
反向传播算法—从四个基本公式说起
反向传播四公式： 反向传播的最终目的是求得使代价C最小时w、b的最佳值，为了方便计算引入了神经单元误差δ_j^l，其定义为误差C关于某个神经单元z的关系； 其定义如上所示，某神经元误差为代价C（总误差）关于z的偏导数，其中l为神经网络的层数，j为第几个神经元 ...
“反向传播算法”过程及公式推导
转载自 ：《 “反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）》 前言 入门机器学习，阅读很多文章，都强调对于基础概念都需要好好了解。 想起当时自己刚入门深度学习的时候，当时对神经网络的“反向传播”机制不是很理解（这对理解以后的很多概念来说，很重 ...
反向传播算法（过程及公式推导）
一、反向传播的由来 在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。关于ANN的结构，我不再多说，网上有大量的学习资料，主要就是搞清一些名词：输入层/输入神经元，输出层/输出神经元，隐层/隐层神经元，权值，偏置，激活函数接下来我们需要知道ANN是怎么训练的，假设 ...
神经网络前向传播和反向传播公式 详细推导
神经网络的前向传播和反向传播公式详细推导 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解 ...
神经网络——反向传播BP算法公式推导
在神经网络中，当我们的网络层数越来越多时，网络的参数也越来越多，如何对网络进行训练呢？我们需要一种强大的算法，无论网络多复杂，都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中，其中最杰出的代表就是BP算法 ...
手写BP（反向传播）算法
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。 一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样） 假设网络如图所示： 则更新公式为： 以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层 ...
什么是反向传播
什么是反向传播 作者:韩小雨 类别:①反向传播算法 ②反向传播模型 反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法） 算法简介:是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习 ...