DL学习笔记-反向传播算法的理解
作者：杜客 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 译 ...
原文：反向传播算法的暴力理解
Backpropation 反向传播算法 我们在学习和实现反向传播算法的时候，往往因为其计算的复杂性，计算内涵的抽象性，只是机械的按照公式模板去套用算法。但是这种形式的算法使用甚至不如直接调用一些已有框架的算法实现来得方便。 我们实现反向传播算法，就是要理解为什么公式这么写，为什么这么算。这是非常重要的一件事情 可能有一些教学会将算法的顺序步骤抽象为一个 反向传播 的过程，将计算转为一种图形或是 ...
2021-11-17 08:52 0 219 推荐指数：
相关推荐
反向传播算法为什么要“反向”
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 ...
反向传播算法
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 ...
反向传播（BP）算法理解以及Python实现
全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法；整体思路一致，叙述方式有所不同； 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法； 首先需要明确一些概念， 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
反向传播算法
反向传播算法, Backpropagation, BP 1986年, Hinton, 深度学习之父, 和他的合作者发表了论文"Learning Representations by Back-propagating errors", 首次系统地描述了如何利用BP算法有训练神经网络. 从这 ...
反向传播算法推导
一、MSE 损失函数推导 前向传播过程： 梯度反向传播公式推导： 定义残差： 则 残差推导如下： 对于最后一层： 广义上，左边项（-（···））是定义的损失函数对其输入（即最后一层神经元值）的导数，右项是sigmoind求导，这两项都是 ...
反向传播算法
假设，你有这样一个网络层： 第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间 ...
反向传播算法详解
处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。 它对以前的模块产生积极影响，以提高准确性和效率。 让我们来深入 ...