“反向傳播算法”過程及公式推導
轉載自 ：《 “反向傳播算法”過程及公式推導（超直觀好懂的Backpropagation）》 前言 入門機器學習，閱讀很多文章，都強調對於基礎概念都需要好好了解。 想起當時自己剛入門深度學習的時候，當時對神經網絡的“反向傳播”機制不是很理解（這對理解以后的很多概念來說，很重 ...
原文：反向傳播算法（過程及公式推導）
一 反向傳播的由來 在我們開始DL的研究之前，需要把ANN 人工神經元網絡以及bp算法做一個簡單解釋。關於ANN的結構，我不再多說，網上有大量的學習資料，主要就是搞清一些名詞：輸入層 輸入神經元，輸出層 輸出神經元，隱層 隱層神經元，權值，偏置，激活函數接下來我們需要知道ANN是怎么訓練的，假設ANN網絡已經搭建好了，在所有應用問題中 不管是網絡結構，訓練手段如何變化 我們的目標是不會變的，那就是 ...
2017-10-29 21:19 7 65213 推薦指數：
相關推薦
反向傳播公式推導
 神經網絡中權重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改變將影響到接下來的網絡層，直到輸出層，最終影響損失函數  \(\color{red}{公式推導符號說明}\) 符號 說明 \(n_l\) 網絡層 ...
反向傳播算法推導
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 ...
神經網絡——反向傳播BP算法公式推導
在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢？我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...
神經網絡前向傳播和反向傳播公式 詳細推導
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 ...
神經網絡之反向傳播算法（BP）公式推導（超詳細）
反向傳播算法詳細推導 反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫為BP）是“誤差反向傳播”的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數 ...
BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導圖解
BP神經網絡：誤差反向傳播算法公式推導 開端： BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差（損失函數）定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...
反向傳播算法數學推導
雖然數學不是那么好，但還是要對這個經典算法真正推導一遍心里才安穩。 主要參考資料:ufldl 開始：首先要明確，反向傳播算法，是為了計算loss相對於w,b的偏導數，以此來更新每次學習的ｗ,b，是一個巧妙地計算方法。 首先定義loss函數： 乍一看，這怎么求關於每個權值的偏導數呢？別急 ...