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 ...

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 ...

 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 ...

　　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 ...

假設一個三層的神經網絡結構圖如下： 對於一個單獨的訓練樣本x其二次代價函數可以寫成： C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ...

這可能是我見過的反向傳播算法理論中最易理解的解釋和最簡潔形式的公式推導了 😃 本文以多層感知機為例, 但不局限於某種激活函數或損失函數. 先上精簡版的圖示, 幫助解釋: 反向傳播的目的是更新神經元參數,而神經元參數正是 \(z=wx+b\) 中的 (w,b). 對參數的更新 ...

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 ...