反向传播算法是一种专为多层神经元网络设计的学习算法,它通过前向传播输入数据计算输出和损失,再通过反向传播计算梯度并更新网络参数,旨在最小化损失函数,使网络的输出逐渐逼近期望的输出。以下是关于反向传播算法的详细解释: 一、定义与核心 反向传播算法,简称BP算法,基于梯度下降法,通...
使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法; 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x ^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y ^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重; 使用一个样本\(...
然后到第(5)步,target和Out无关,因此偏导为0,而-out对out求偏导等于-1,看到这里应该就很清楚了...
反向传播是一种用于训练神经网络的算法。 反向传播算法的基本定义 反向传播算法(Backpropagation),简称BP算法,是神经网络训练中的一种核心算法。该算法由Rumelhart、Hinton和Williams于1986年提出,是深度学习领域的一个重要里程碑。反向传播算法主要用于计算梯度并更新网络中的权重...
前向传播:首先,输入数据通过网络进行前向传播,计算出每一层的输出以及最终的预测结果。 计算损失:接着,使用某种损失函数(如均方误差、交叉熵等)来计算预测结果与真实值之间的差异,即损失值。 反向传播:然后,通过反向传播算法计算损失函数关于网络参数的梯度。这一步骤涉及链式法...