讀懂反向傳播算法（bp算法）
原文鏈接：這里 介紹 反向傳播算法可以說是神經網絡最基礎也是最重要的知識點。基本上所以的優化算法都是在反向傳播算出梯度之后進行改進的。同時，也因為反向傳播算法是一個遞歸的形式，一層一層的向后傳播誤差即可，很容易實現（這部分聽不懂沒關系，下面介紹）。不要被反向傳播嚇到，掌握其核心思想就很容易 ...
原文：手寫BP（反向傳播）算法
BP算法為深度學習中參數更新的重要角色，一般基於loss對參數的偏導進行更新。 一些根據均方誤差，每層默認激活函數sigmoid 不同激活函數，則更新公式不一樣 假設網絡如圖所示： 則更新公式為： 以上列舉了最后 層的參數更新方式，第一層的更新公式類似，即上一層的誤差來自於下一層所有的神經元，e的更新就是不斷建立在舊的e上 這里g可以當做初始的e 下面上代碼： ，BP算法 以上假設每個神經元的輸出 ...
2019-10-01 21:02 0 354 推薦指數：
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