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...
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...
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...
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) 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。
反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容易了。
BackPropagation(BP)正是基于链式法则的,接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数,y_1代表的是经过模型预测出来的,y_1 = w1 * x1 + w2 * x2,而y^1代表的是实际值,最后是预测值与实际值之间的误差,l_1 = 1/2 * (y_1 - y^1)^2,l_2同理。总的错误是E = ...
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... ...
首先计算最后一层的误差,然后再一层一层反向求出各层的误差,直到倒数第二层。 以一 个例子来说明反向传播算法。 假设我们的训练集只有一个实例(𝑥(1), 𝑦(1)),我们的神经网络是一个四层的神经网络, 其中𝐾 = 4,𝑆𝐿 = 4,𝐿 = 4: ...
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)。