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 ...

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 ...

1. 反向傳播算法介紹 誤差反向傳播(Error Back Propagation)算法，簡稱BP算法。BP算法由信號正向傳播和誤差反向傳播組成。它的主要思想是由后一級的誤差計算前一級的誤差，從而極大減少運算量。 設訓練數據為\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x ...

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 ...

 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 ...

　　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 ...

1 正向傳播 1.1 淺層神經網絡 為簡單起見，先給出如下所示的簡單神經網絡： 該網絡只有一個隱藏層，隱藏層里有四個單元，並且只輸入一個樣本，該樣本表示成一個三維向量，分別為為\(x_1\)，\(x_2\)和\(x_3\)。網絡的輸出為一個標量，用\(\hat{y}\)表示。考慮 ...

1 BP算法的推導 　　 　　　　　　　　圖1 一個簡單的三層神經網絡 　　圖1所示是一個簡單的三層（兩個隱藏層，一個輸出層）神經網絡結構，假設我們使用這個神經網絡來解決二分類問題，我們給這個網絡一個輸入樣本，通過前向運算得到輸出。輸出值的值域為，例如的值越接近0，代表該樣本是“0”類 ...