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 ...

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 ...

 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 ...

反向传播算法是深度学习的最重要的基础，这篇博客不会详细介绍这个算法的原理和细节。，如果想学习反向传播算法的原理和细节请移步到这本不错的资料。这里主要讨论反向传播算法中的一个小细节：反向传播算法为什么要“反向”？ 背景 在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数（loss ...

　　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 ...

假设一个三层的神经网络结构图如下： 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成： C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ...

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 ...

反向传播算法 介绍   反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力 ...