"反向传播指的是BP神经网络计算参数的梯度时的计算方式"。由于BP神经网络求解时所使用的是梯度下降算法(或其他算法),这些算法一般都需要利用误差函数对参数的梯度,因此,计算梯度是BP神经网络训练中重要的一部分,而反向传播式地计算梯度就是BP神经网络的特色,BP神经网络之所以叫BP(Back Propagation Neural Network)神经网...
反向传播(Back-Propagation,BP) 1 反向传播的思想根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式,指导深度网络权值的更新优化。 2 反向传播的本质反向传播的本质只是对链式法则的巧妙运用,本质也可以理解为梯…
目录1.BP神经网络算法 1.1前向传导 1.2目标函数构建 2.反向传播算法 2.1由反向传播计算w和b的梯度 2.2反向传播算法流程 总结 最近一直迷惑于梯度的反向传导算法,其实关于深度学习的梯度反向传导算法都可以通过BP神经网络算法反向传导算法进行类推。 1.BP神经网络算法 假设有训练样本集,神经网络能够提供一种复杂且非线性...
反向传播（Back Propagation，简称BP）算法，作为深度学习中的关键优化算法，被广泛应用于神经网络的训练之中。该算法通过计算损失函数对网络参数的梯度，不断更新这些参数，旨在最小化损失函数，进而提升模型的预测精准度。BP算法为深度学习领域中的核心优化算法，在神经网络训练中发挥着至关重要的作用。该算法通过计算损...
一、BP算法的推导 1、前向传播的计算 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层计算 2、反向传播计算 计算偏导数 二、实际数据代入推导BP算法 1、前向传播计算 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层计算 2、误差反向传播 输出层误差计算 ...
反向传播(BP) 1974年,哈佛大学沃伯斯(Paul Werbos)博士论文里,首次提出了通过误差的反向传播(Back Propagation)来训练人工神经网络。 BP算法的基本思想不是(如感知器那样)用误差本身去调整权重,而是用误差的导数(梯度)调整。 通过误差的梯度做反向传播,更新模型权重,以下降学习的误差,拟合学习目标,实现“网络的万能...
4.梯度检验:因为反向传播过程中结果可能会表面看起来合理【合理指的是代价函数在优化过程中变小】,但其实是存在bug的,导致有bug的BP算法和没有bug的BP算法误差可能会比较大。所以需要有梯度检验的步骤,梯度算法和BP算法的作用相同,都是算出代价函数J(theta)的偏导数,但是梯度法过程中不容易出现误差,但是运算慢;BP...
反向传播BP算法 前向传播模型 一般我们使用的公式是: a=11+exp(−(wTx+b))=11+exp(−[wTb]⋅[x1])a=11+exp(−(wTx+b))=11+exp(−[wTb]⋅[x1]) 对于隐层有多个神经元的情况就是: a1=11+exp(w(1)Tx+b1)⋮am=11+exp(w(m)Tx+bm)a1=11+exp(w(1)Tx+b1)⋮am=...
bp误差反向传播算法 BP误差反向传播算法是一种用于神经网络训练的重要算法。 该算法通过反向传播误差来调整网络权重以实现准确预测。其核心思想基于梯度下降原理来最小化误差。前向传播阶段数据在神经网络中按层依次传递。输入层接收外部数据并传递给隐藏层进行处理。隐藏层包含多个神经元对数据进行非线性变换。激活函数...