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...
Learn the Backpropagation Algorithms in detail, including its definition, working principles, and applications in neural networks and machine learning.
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...
神经网络基础之Back-Propagation Algorithm 推导 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...
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。
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)。
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... ...
Neural Networks Tutorials 3: The Back Propagation AlgorithmCsenki, Attila
The capabilities of natural neural systems have inspired both new generations of machine learning algorithms as well as neuromorphic, very large-scale integrated circuits capable of fast, low-power information processing. However, it has been argued that