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 ...

1、反向傳播 　　簡單的理解，反向傳播的確就是復合函數的鏈式法則，但其在實際運算中的意義比鏈式法則要大的多。 　　鏈式求導十分冗余，因為很多路徑被重復訪問了，對於權值動則數萬的深度模型中的神經網絡，這樣的冗余所導致的計算量是相當大的。 　　 同樣是利用鏈式法則，BP算法則機智地避開了這種冗余 ...

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 ...

直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點，13000維的梯度向量是難以想象的。換個思路，梯度向量每一項的大小，是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖，我們可以這樣里理解，第一個權重對代價函數的影響是是第二個的32倍。 我們來考慮一個還沒有 ...

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 ...

誤差逆傳播算法(error BackPropagation，BP)是神經網絡中常用的傳播算法。BP算法不僅可以應用於多層前饋神經網絡，還可以應用於其他類型的神經網絡，如訓練遞歸神經網絡。通常所說的“BP網絡”一般是指用BP算法訓練的多層前饋神經網絡 ...

知識回顧 1：首先引入一些便於稍后討論的新標記方法： 假設神經網絡的訓練樣本有m個，每個包含一組輸入x和一組輸出信號y，L表示神經網絡的層數，S表示每層輸入的神經元的個數，SL代表最后一層中處理的 ...

，為什么這么說呢？這一章主要講后向傳播(Backpropagration, BP)算法，Ng花了一大半的時間 ...