读懂反向传播算法（bp算法）
原文链接：这里 介绍 反向传播算法可以说是神经网络最基础也是最重要的知识点。基本上所以的优化算法都是在反向传播算出梯度之后进行改进的。同时，也因为反向传播算法是一个递归的形式，一层一层的向后传播误差即可，很容易实现（这部分听不懂没关系，下面介绍）。不要被反向传播吓到，掌握其核心思想就很容易 ...
原文：手写BP（反向传播）算法
BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。 一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid 不同激活函数，则更新公式不一样 假设网络如图所示： 则更新公式为： 以上列举了最后 层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上 这里g可以当做初始的e 下面上代码： ，BP算法 以上假设每个神经元的输出 ...
2019-10-01 21:02 0 354 推荐指数：
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