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, 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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

一． 概述 多层网络的学习拟合能力比单层网络要强大很多。所以想要训练多层网络,前面的简单感知机学习方法显然有些不足,需要拟合能力更加强大的算法。反向传播算法( Back Propagation,BP)是其中的经典方法,它可以说是现今最成功的神经网络算法,现实当中使用到神经网络时,大多是使用BP ...

1 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 ...

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 ...