雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...
.誤差反向傳播算法 Back Propagation : 將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。 由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層 在反向傳播的過程中,根據誤差調整各種參數的值 相連神經元的權重 ,使得總損失函數減小。 迭代上述三個步驟 即對數據進行 ...
2020-01-24 18:02 0 1161 推薦指數:
雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...
注意:版權所有,轉載需注明出處。 神經網絡,從大學時候就知道,后面上課的時候老師也講過,但是感覺從來沒有真正掌握,總是似是而非,比較模糊,好像懂,其實並不懂。 在開始推導之前,需要先做一些准備 ...
反向傳播(Back Propagation) 通常在設計好一個神經網絡后,參數的數量可能會達到百萬級別。而我們利用梯度下降去跟新參數的過程如(1)。但是在計算百萬級別的參數時,需要一種有效計算梯度的方法,這種方法就是反向傳播(簡稱BP), 因此BP並不是一種新的算法,使用BP就是能夠使 ...
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 幫助更好的理解,游樂場Playground可以實現可視化訓練過程的工具 Tens ...
BP算法是迄今為止最為成功的神經網絡學習算法,下面主要以多層前饋神經網絡為例推導該算法。 1. M-P 神經元模型 圖1展示了一個經典的神經元模型。在這個模型中,該神經元收到其他神經元傳來的3個輸入信號,這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞,神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行 ...
反向傳播算法(Back Propagation): 引言: 在邏輯回歸中,我們使用梯度下降法求參數方程的最優解。 這種方法在神經網絡中並不能直接使用, 因為神經網絡有多層參數(最少兩層),(?為何不能) 這就要求對梯度下降法做少許改進。 實現過程 ...
深度學習神經網絡訓練過程主要涉及到兩個過程,一個是數據前向傳播(data forward-propagation),輸入數據經過網絡正向計算,輸出最終結果;另一個是誤差反向傳播(error backward-propagation),網絡輸出結果的誤差和梯度反向傳播,並更新權重。反向傳播過程又可 ...
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 ...