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 ...

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 ...

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（1）。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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型，期待这个模型能学习到数据的分布，以期对未来没有 ...

　　BP算法是迄今为止最为成功的神经网络学习算法，下面主要以多层前馈神经网络为例推导该算法。 1. M-P 神经元模型 　　图1展示了一个经典的神经元模型。在这个模型中，该神经元收到其他神经元传来的3个输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将与神经元的阈值进行 ...