前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)
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 ...
原文：反向传播（Back Propagation）
反向传播 Back Propagation 通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如 。但是在计算百万级别的参数时，需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是反向传播 简称BP ， 因此BP并不是一种新的算法，使用BP就是能够使计算梯度时更加有效率。 其中 为神经网络的参数，为梯度。 链式法则 设有两个函数为y g x ,z h y ，那么要计算 ...
2018-08-19 21:57 0 11181 推荐指数：
相关推荐
Back Propagation：误差反向传播算法
1. 误差反向传播算法（Back Propagation）： ①将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；③在反向 ...
[2] TensorFlow 向前传播算法(forward-propagation)与反向传播算法(back-propagation)
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 Tens ...
Backward Propagation 反向传播
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 ...
神经网络中误差反向传播(back propagation)算法的工作原理
注意：版权所有，转载需注明出处。 神经网络，从大学时候就知道，后面上课的时候老师也讲过，但是感觉从来没有真正掌握，总是似是而非，比较模糊，好像懂，其实并不懂。 在开始推导之前，需要先做一些准备 ...
Deep Learning 学习笔记（7）：神经网络的求解 与 反向传播算法（Back Propagation）
反向传播算法（Back Propagation）： 引言： 在逻辑回归中，我们使用梯度下降法求参数方程的最优解。 这种方法在神经网络中并不能直接使用， 因为神经网络有多层参数（最少两层），（？为何不能） 这就要求对梯度下降法做少许改进。 实现过程 ...
吴恩达深度学习 反向传播（Back Propagation）公式推导技巧
神经网络的基础，从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络。 一直感觉反向传播（Back Propagati ...
前馈神经网络-反向传播(Back Propagation)公式推导走读
表示 二 反向传播 1计算梯度delta：均方误 ...