误差反向传播法 前言 此为本人学习《深度学习入门》的学习笔记，详情请阅读原书 数值微分虽然简单，也容易实现，但是缺点是计算上比较费时间，本章介绍一个高效计算权重参数的梯度的方法--误差反向传播法 一、计算图 计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图，通过多个节点 ...

在讲解误差反向传播算法之前，我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程。请细细体会，当输入向量\(X\)输入感知器时，第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的，也可以理解成我们任意设置了初始值，并和输入做点积运算，然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值，更新后的权重值又接着和输入相互作用 ...

这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种： 1、前馈神经网络 前馈神经网络中 ...

在深度学习中，前向传播与反向传播是很重要的概念，因此我们需要对前向传播与反向传播有更加深刻的理解，假设这里有一个三层的神经网络 在这里，上面一排表示的是前向传播，后面一排表示的是反向传播，在前向传播的情况每一层将通过一层激活函数去线性化，并且在前向传播的过程中会缓存z[l],最终输出y ...

理解反向传播 要理解反向传播，先来看看正向传播。下面是一个神经网络的一般结构图： 其中，\(x\) 表示输入样本，\(\bm{w}\) 表示未知参数(图中未标出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函数，\(y\) 表示预测值，\(\hat{y}\) 表示真实值。 显然，通过从样本 \(x ...

误差逆传播算法(error BackPropagation，BP)是神经网络中常用的传播算法。BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络，还可以应用于其他类型的神经网络，如训练递归神经网络。通常所说的“BP网络”一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络 ...

1、反向传播 　　简单的理解，反向传播的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 　　链式求导十分冗余，因为很多路径被重复访问了，对于权值动则数万的深度模型中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的。 　　 同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余 ...

直观理解反向传播 反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。 上一集中提到一点，13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路，梯度向量每一项的大小，是在说代价函数对每个参数有多敏感。 如上图，我们可以这样里理解，第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。 我们来考虑一个还没有 ...