前向傳播 通過輸入樣本x及參數\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隱藏層，求得\(z^{[1]}\)，進而求得\(a^{[1]}\); 再將參數\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起輸入輸出層求得\(z^{[2]}\)，進而求得 ...

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 ...

前向傳播和反向傳播（ Forward and backward propagation） 前向傳播 假設輸入${a^{[l - 1]}}$，輸出${a^{[l]}}$，緩存${z^{[l]}}$,從實現的角度來說緩存${w^{[l]}}$，${b^{[l]}}$更容易在不同的環節調用函數 ...

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 ...

深度學習神經網絡訓練過程主要涉及到兩個過程，一個是數據前向傳播(data forward-propagation)，輸入數據經過網絡正向計算，輸出最終結果；另一個是誤差反向傳播(error backward-propagation)，網絡輸出結果的誤差和梯度反向傳播，並更新權重。反向傳播過程又可 ...

反向傳播算法, Backpropagation, BP 1986年, Hinton, 深度學習之父, 和他的合作者發表了論文"Learning Representations by Back-propagating errors", 首次系統地描述了如何利用BP算法有訓練神經網絡. 從這 ...

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 ...