反向傳播

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對反向傳播演算法(Back-Propagation)的推導與一點理解

        最近在對卷積神經網路(CNN)進行學習的過程中,發現自己之前對反向傳播演算法的理解不夠透徹,所以今天專門寫篇部落格記錄一下反向傳播演算法的推導過程,算是一份備忘錄吧,有需要的朋友也可以看一下這篇文章,寫的挺不錯的:http://www.cnblogs.com/lancelod/p/4 […]

反向傳播演算法(back propagation)

反向傳播演算法是多層神經網路的訓練中舉足輕重的演算法,本文著重講解方向傳播演算法的原理和推導過程。因此對於一些基本的神經網路的知識,本文不做介紹。在理解反向傳播演算法前,先要理解神經網路中的前饋神經網路演算法。 前饋神經網路 如下圖,是一個多層神經網路的簡單示意圖: 給定一個前饋神經網路,我們用下面 […]

反向傳播演算法(過程及公式推導)

        反向傳播演算法(Backpropagation)是目前用來訓練人工神經網路(Artificial Neural Network,ANN)的最常用且最有效的演算法。其主要思想是: (1)將訓練集資料輸入到ANN的輸入層,經過隱藏層,最後達到輸出層並輸出結果,這是ANN的前向傳播過程; […]

三十分鐘理解計算圖上的微積分:Backpropagation,反向微分

神經網路的訓練演算法,目前基本上是以Backpropagation (BP) 反向傳播為主(加上一些變化),NN的訓練是在1986年被提出,但實際上,BP 已經在不同領域中被重複發明了數十次了(參見 Griewank (2010)[1])。更加一般性且與應用場景獨立的名稱叫做:反向微分 (rever […]

coursera-斯坦福-機器學習-吳恩達-第5周筆記-反向傳播

coursera-斯坦福-機器學習-吳恩達-第5周筆記-反向傳播 coursera-斯坦福-機器學習-吳恩達-第5周筆記-反向傳播 1代價函式and反向傳播 1代價函式 2誤差反向傳播 3直觀感受反向傳播 2神經網路的技巧 1引數的展開 2梯度檢驗 Gradient Checking 3隨機初始化引 […]

【深度學習】梯度下降和反向傳播

宣告:本部落格只是小白博主自己的記錄部落格,僅供參考。 導數到底是什麼? 引用知乎上的一個回答 那麼導數的本質是什麼?就是變化率唄,例如小王今年賣了100頭豬,去年90頭,前年80頭,,,也就是說每年增加10頭,這就是變化率,完整點就是說10頭/年,是有單位的,也就是說導數為10,說白點就是自變數單 […]

反向傳播BP

之前介紹的梯度下降法是最簡單的神經網路–感知器網路。它是利用外界輸入樣本的刺激,通過不斷迭代,修正權重向量,以使網路輸出與期望輸出減少差距,直至穩定。但感知器無法處理線性不可分的情況。 1986年提出利用誤差的反向傳播原理設計了BP神經網路。BP網路改變了傳統的網路結構,引入了新的分層和 […]