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 ...

虽然数学不是那么好，但还是要对这个经典算法真正推导一遍心里才安稳。 主要参考资料:ufldl 开始：首先要明确，反向传播算法，是为了计算loss相对于w,b的偏导数，以此来更新每次学习的ｗ,b，是一个巧妙地计算方法。 首先定义loss函数： 乍一看，这怎么求关于每个权值的偏导数呢？别急 ...

1. 反向传播算法介绍 误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x ...

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 ...

　　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，它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中，大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...

1 正向传播 1.1 浅层神经网络 为简单起见，先给出如下所示的简单神经网络： 该网络只有一个隐藏层，隐藏层里有四个单元，并且只输入一个样本，该样本表示成一个三维向量，分别为为\(x_1\)，\(x_2\)和\(x_3\)。网络的输出为一个标量，用\(\hat{y}\)表示。考虑 ...

1 BP算法的推导 　　 　　　　　　　　图1 一个简单的三层神经网络 　　图1所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本，通过前向运算得到输出。输出值的值域为，例如的值越接近0，代表该样本是“0”类 ...