神經網絡的前向傳播和反向傳播公式詳細推導 本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 　　對神經網絡有些了解 ...

詳解神經網絡的前向傳播和反向傳播本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 　　對神經網絡有些了解的人 ...

的。值得一提的是，BP算法不僅適用於多層前饋網絡，對於其他類型的神經網絡，例如：訓練卷積神經網絡和遞歸神經網絡。 ...

這篇文章主要整理三部分內容，一是常見的三種神經網絡結構：前饋神經網絡、反饋神經網絡和圖網絡；二是整理前饋神經網絡中正向傳播、誤差反向傳播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸問題的原因及解決思路。 一、神經網絡結構 目前比較常用的神經網絡結構有如下三種： 1、前饋神經網絡 前饋神經網絡中 ...

注意：版權所有，轉載需注明出處。 神經網絡，從大學時候就知道，后面上課的時候老師也講過，但是感覺從來沒有真正掌握，總是似是而非，比較模糊，好像懂，其實並不懂。 在開始推導之前，需要先做一些准備工作，推導中所使用的神經網絡如上圖所示。一個神經網絡由多個層(layer)構成，每一層有若干個節點 ...

反向傳播算法（Back Propagation）： 引言： 在邏輯回歸中，我們使用梯度下降法求參數方程的最優解。 這種方法在神經網絡中並不能直接使用， 因為神經網絡有多層參數（最少兩層），（？為何不能） 這就要求對梯度下降法做少許改進。 實現過程 ...

神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數，即f(x)=y，其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w，我們只要訓練出來了參數w，那么對於任何輸入x，我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同，那么同一個x就會產生不同的y，我們當然是想要獲得最符合真實數據的y，那么我們就要訓練 ...

這里把按 [1] 推導的BP算法（Backpropagation）步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法（也就是 [2]），不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導，整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...