根据问题的类型,输出层可以直接输出这些值(回归问题),或者通过激活函数(如softmax)转换为概率分布(分类问题)。 (2)反向传播(Back Propagation) 反向传播算法利用链式法则,通过从输出层向输入层逐层计算误差梯度,高效求解神经网络参数的偏导数,以实现网络参数的优化和损失函数的最小化。 反向传播 利用链式法则: 反向传...
Backpropagation（反向传播）缩写为BP，是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）...
一 背景 ❝梯度下降算法是目前最流行的优化算法之一,并且被用来优化神经网络的模型。业界知名的深度学习框架TensorFlow、Caffe等均包含了各种关于梯度下降优化算法的实现。然而这些优化算法(优化器)经常被用作黑盒优化器,并且深度学习模型的参数巨大,这些优化器是如何高效进行梯度计算的呢?下面我就一起了解下Backpropagat...
(一)反向传播backpropagation例子1图中绿色的值是传入的参数值和计算图向前计算得到的值,红色值是利用计算图反向计算时得到的梯度值向前传播计算中间变量的梯度 从后往前,根据链式法则和向前传播得到的中间梯度计算梯度节点对于一个节点,计算本地梯度并存储跟踪下来,在反向传播的时候接受从上游传回来的梯度值,直接用这个...
综上所述,梯度下降和反向传播是神经网络训练过程中两个重要的概念,梯度下降算法用于优化网络的权重,反向传播算法用于计算每个神经元的偏导数。它们密切相关,并在神经网络的训练中起着重要的作用。下面用一个例子演示神经网络层参数更新的完整过程。 (1)初始化网络,构建一个只有一层的神经网络,如下图所示。神经网络图...
BackPropagation BackPropagation BackPropagation中文翻译是后向传播算法,其实更形象的翻译是误差逆向传播。其实没什么,不就是利用了链式法则。 链式法则(英文chain rule)是微积分中的求导法则,用于求一个复合函数的导数,是在微积分的求导运算中一种常用的方法。
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...
Back Propagation 算法就是我们常说的“反向传播”算法，有时也简写为BP算法。为什么要理解“反向传播”...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation【转】,最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行
Backpropagation反向传播算法是神经网络理论中的最基本的算法，也是神经网络能够自主学习的根本原理，也就是...