(2)反向传播(Back Propagation) 反向传播算法利用链式法则,通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度,高效求解神经网络参数的偏导数,以实现网络参数的优化和损失函数的最小化。 反向传播 利用链式法则: 反向传播算法基于微积分中的链式法则,通过逐层计算梯度来求解神经网络中参数的偏导数。 从输出层向输入层传播: 算法从...
在神经网络的前向传播过程中,输入数据经过每一层的线性变换和激活函数的作用,得到最终的输出结果。第一次输出时,这个输出结果不一定是最优的。为了使预测的结果,就需要根据结果,优化输入的数据。 反向传播(无激活) x是输入,y是输出,w是输出的权重,target是希望输出的数据,E是输出的误差。 我们的目标就是求一组...
1.什么是反向传播? BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。在正向传播过程中,输入信息通过逐层处理并传向输出层。如果在输出层得不到期望的输出值,则通过构造输出值与真实值的损失函数作为目标函数,转入反向传播,逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数,构成目标函数对权值向量的梯度,作为修改权值的依...
反向传播 一、反向传播的本质 前向传播(Forward Propagation):前向传播是神经网络通过层级结构和参数,将输入数据逐步转换为预测结果的过程,实现输入与输出之间的复杂映射。 前向传播 输入层: 输入层接收训练集中的样本数据。 每个样本数据包含多个特征,这些特征被传递给输入层的神经元。
通常,当我们使用神经网络时,我们输入某个向量x,然后网络产生一个输出y,这个输入向量通过每一层隐含层,直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。在训练阶段,输入最后可以计算出一个代价标量J(θ)。然后,代价通过反向算法返回到网络中,调整权重并计算梯度。可能是你
反向传播 反向传播（reverse propagation）是1997年公布的铁道科学技术名词。公布时间 1997年，经全国科学技术名词审定委员会审定发布。出处 《铁道科学技术名词》第一版。
我们可以将反向传播算法定义为在已知分类的情况下，为给定的输入模式训练某些给定的前馈神经网络的算法。当示例集的每一段都显示给网络时，网络将查看其对示例输入模式的输出反应。之后，测量输出响应与期望输出与误差值的比较。之后，我们根据测量的误差值调整连接权重。在深入研究反向传播之前，我们应该知道是谁引入了...
反向传播的梯度计算可能依赖于各变量的当前值,而这些变量的当前值是通过正向传播计算得到的,如∂J/∂W(2)计算需要依赖隐藏层变量的当前值hh。这个当前值是通过从输入层到输出层的正向传播计算并存储得到的 在反向传播中使用了正向传播中计算得到的中间变量来避免重复计算,这导致正向传播结束后不能立即释放中间变量...
反向传播 误差反向传播算法(Back Propagation)是目前最成功的神经网络算法,现实任务使用神经网络时,大多是使用BP算法进行训练,BP算法不仅可用于多层前馈神经网络,还可用于其他类型的神经网络。通常说BP网络时,一般是指BP算法训练的多层前馈神经网络。 1.梯度下降算法回顾 ...