反向傳播算法是深度學習的最重要的基礎，這篇博客不會詳細介紹這個算法的原理和細節。，如果想學習反向傳播算法的原理和細節請移步到這本不錯的資料。這里主要討論反向傳播算法中的一個小細節：反向傳播算法為什么要“反向”？ 背景 在機器學習中,很多算法最后都會轉化為求一個目標損失函數（loss ...

反向傳播算法 介紹   反向傳播算法，簡稱BP算法，適合於多層神經元網絡的一種學習算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網絡的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網絡所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力 ...

一、MSE 損失函數推導 前向傳播過程： 梯度反向傳播公式推導： 定義殘差： 則 殘差推導如下： 對於最后一層： 廣義上，左邊項（-（···））是定義的損失函數對其輸入（即最后一層神經元值）的導數，右項是sigmoind求導，這兩項都是 ...

假設，你有這樣一個網絡層： 　　第一層是輸入層，包含兩個神經元i1，i2，和截距項b1；第二層是隱含層，包含兩個神經元h1,h2和截距項b2，第三層是輸出o1,o2，每條線上標的wi是層與層之間 ...

處理邏輯怎么辦？ 那就是反向傳播算法。 它對以前的模塊產生積極影響，以提高准確性和效率。 讓我們來深入 ...

一． 概述 多層網絡的學習擬合能力比單層網絡要強大很多。所以想要訓練多層網絡,前面的簡單感知機學習方法顯然有些不足,需要擬合能力更加強大的算法。反向傳播算法( Back Propagation,BP)是其中的經典方法,它可以說是現今最成功的神經網絡算法,現實當中使用到神經網絡時,大多是使用BP ...

1 Backpropation 反向傳播算法 我們在學習和實現反向傳播算法的時候，往往因為其計算的復雜性，計算內涵的抽象性，只是機械的按照公式模板去套用算法。但是這種形式的算法使用甚至不如直接調用一些已有框架的算法實現來得方便。 我們實現反向傳播算法，就是要理解為什么公式這么寫，為什么這么算 ...

理解反向傳播 要理解反向傳播，先來看看正向傳播。下面是一個神經網絡的一般結構圖： 其中，\(x\) 表示輸入樣本，\(\bm{w}\) 表示未知參數(圖中未標出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函數，\(y\) 表示預測值，\(\hat{y}\) 表示真實值。 顯然，通過從樣本 \(x ...