１　神经网络 神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络： 我们使用圆圈来表示 ...

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 ...

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 ...

的可能性越大，反之是“1”类的可能性大。 1.1 前向传播的计算 　　为了便于理解后续的内容，我们需要先 ...

梯度下降原理及其过程：https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789 有限差分估计梯度： 写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大 解析梯度： 计算图： 反向传播工作机制： 从输出开始乘以每个节点 ...

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 ...

这里把按 [1] 推导的BP算法（Backpropagation）步骤整理一下。突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法（也就是 [2]），不得不感叹作者的功力。[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导，整个过程十分简洁。而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照 ...

　　摘要：本文先从梯度下降法的理论推导开始，说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值。通过两个小例子，说明梯度下降法求解极限值实现过程。在通过分解BP神经网络，详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程，并详细写出每一步的计算结果。该过程通俗易懂，有基本的高数和线代基础即可理解明白。最后 ...