纯数学方法几乎是不可能的,那么反向传播算法就是用来求梯度的,用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了,要是反向传播方法不懂,后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works在最开始的博客中提过,这本书是这篇笔记用到的教材之一,这节反向传播也...
三、Forwardpropagation: Vectorized implementation 前向传播:向量化的实现一个简单的神经网络的例子 四、多分类 这是一个又多个输出单元的神经网络,得到的结果是多个的(前面提到过二分类与多分类)神经网络的学习一、代价函数 二、Backpropagation algorithm–反向传播这里的反向传播算法计算梯度 ①梯度计算 ②用反向 ...
反向传播算法 Backpropagation Algorithm 假设我们有一个固定样本集 ,它包含 个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为: 这是一个(二分之一的)方差代价函数。给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项。第...
backpropagation algorithm)是一种用于计算神经网络中各层参数梯度的有效方法。以下关于反向传播算法的描述中,哪一项是不正确的() A. 反向传播算法基于链式法则(chain rule)来计算参数梯度 B. 在反向传播过程中,算法首先从输出层开始向前计算每个神经元的误差项(error term) C. 反向传播算法能够自动地处理神经网络中...
神经网络(5)-MLP网络及Back Propagation Algorithm MLP-多层感知器即反向传播算法 1. Introduction 2. **函数 2.1 Sigmoid Function 2.2 Hyperbolic Tangent: 2.3 Muti-Layer Perceptrons 的网络架构及输出 2.4 MLP 网络的功能(Representive Power) 2. Back propagation 2.1 Introduction 2.2 Alg... ...
希望能对读者理解神经网络的反向传播有一定的帮助Further readingHow the backpropagation algorithm works.A...
Back-Propagation Algorithm 又称为误差反向传播算法。它是神经网络两个计算流中的一个,另一个是前向传递。 前向传递定义了一个优化好的神经网络具体计算的过程。 而误差反向传播算法则定义了神经网络优化的方向。 接下来,我们来详细推导一下神经网络如何根据已有的信息进行优化,即误差反向传播。
Backpropagation algorithm(一个trainning example) 因为我们是先求的δ(4),再求δ(3),再一层层往input layer那边推,所以叫做Backpropagation algorithm。 δj(l)是对的第l层的node(activation) j的修正,因为第一层是我们观察到的features 的值,是正确的值,不需要修正,所以不存在δ(1) ...
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。
反向传播算法(Backpropagation algorithm) 相关知识点: 试题来源: 解析 反向传播算法(Backpropagation algorithm)是一种用于训练神经网络的优化算法。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度,更新网络参数,以减小损失函数的值。反向传播算法分为两个阶段:前向传播和反向传播。