作者:杜客 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 譯 ...
Backpropation 反向傳播算法 我們在學習和實現反向傳播算法的時候,往往因為其計算的復雜性,計算內涵的抽象性,只是機械的按照公式模板去套用算法。但是這種形式的算法使用甚至不如直接調用一些已有框架的算法實現來得方便。 我們實現反向傳播算法,就是要理解為什么公式這么寫,為什么這么算。這是非常重要的一件事情 可能有一些教學會將算法的順序步驟抽象為一個 反向傳播 的過程,將計算轉為一種圖形或是 ...
2021-11-17 08:52 0 219 推薦指數:
作者:杜客 鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 譯 ...
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 ...
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 ...
全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
反向傳播算法, Backpropagation, BP 1986年, Hinton, 深度學習之父, 和他的合作者發表了論文"Learning Representations by Back-propagating errors", 首次系統地描述了如何利用BP算法有訓練神經網絡. 從這 ...
一、MSE 損失函數推導 前向傳播過程: 梯度反向傳播公式推導: 定義殘差: 則 殘差推導如下: 對於最后一層: 廣義上,左邊項(-(···))是定義的損失函數對其輸入(即最后一層神經元值)的導數,右項是sigmoind求導,這兩項都是 ...
假設,你有這樣一個網絡層: 第一層是輸入層,包含兩個神經元i1,i2,和截距項b1;第二層是隱含層,包含兩個神經元h1,h2和截距項b2,第三層是輸出o1,o2,每條線上標的wi是層與層之間 ...
處理邏輯怎么辦? 那就是反向傳播算法。 它對以前的模塊產生積極影響,以提高准確性和效率。 讓我們來深入 ...