誤差反向傳播法 前言 此為本人學習《深度學習入門》的學習筆記，詳情請閱讀原書 數值微分雖然簡單，也容易實現，但是缺點是計算上比較費時間，本章介紹一個高效計算權重參數的梯度的方法--誤差反向傳播法 一、計算圖 計算圖將計算過程用圖形表示出來。這里說的圖形是數據結構圖，通過多個節點 ...

在講解誤差反向傳播算法之前，我們來回顧一下信號在神經網絡中的流動過程。請細細體會，當輸入向量\(X\)輸入感知器時，第一次初始化權重向量\(W\)是隨機組成的，也可以理解成我們任意設置了初始值，並和輸入做點積運算，然后模型通過權重更新公式來計算新的權重值，更新后的權重值又接着和輸入相互作用 ...

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 ...

在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...

理解反向傳播 要理解反向傳播，先來看看正向傳播。下面是一個神經網絡的一般結構圖： 其中，\(x\) 表示輸入樣本，\(\bm{w}\) 表示未知參數(圖中未標出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函數，\(y\) 表示預測值，\(\hat{y}\) 表示真實值。 顯然，通過從樣本 \(x ...

誤差逆傳播算法(error BackPropagation，BP)是神經網絡中常用的傳播算法。BP算法不僅可以應用於多層前饋神經網絡，還可以應用於其他類型的神經網絡，如訓練遞歸神經網絡。通常所說的“BP網絡”一般是指用BP算法訓練的多層前饋神經網絡 ...

1、反向傳播 　　簡單的理解，反向傳播的確就是復合函數的鏈式法則，但其在實際運算中的意義比鏈式法則要大的多。 　　鏈式求導十分冗余，因為很多路徑被重復訪問了，對於權值動則數萬的深度模型中的神經網絡，這樣的冗余所導致的計算量是相當大的。 　　 同樣是利用鏈式法則，BP算法則機智地避開了這種冗余 ...

直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點，13000維的梯度向量是難以想象的。換個思路，梯度向量每一項的大小，是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖，我們可以這樣里理解，第一個權重對代價函數的影響是是第二個的32倍。 我們來考慮一個還沒有 ...