一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation

最新推荐文章于 2024-09-22 22:13:16 发布
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#深度学习 #反向传播算法 #BP

本文详细介绍了神经网络中核心算法之一的反向传播法（BackPropagation），通过深入浅出的方式帮助读者理解反向传播的基本原理及其在训练过程中的应用。
一文弄懂神经网络中的反向传播法——Back Propagation
迈微AI研习社 · 号主
10-08 869
点击上方“迈微电子研发社”，选择“星标★”公众号重磅干货，第一时间送达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（点击这里文章第三部分观看）；后来发现有...
顶着一坨数学公式耐心弄懂神经网络基础中的反向传播法
一碗菜粥的博客
04-11 1406
参考了几个大佬的文章 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 反向传播——通俗易懂 python 反向传播算法的入门教程的简单代码实现 所以——真的就是跟着大佬弄懂反向传播法
理解反向传播(BackPropagation)算法（之一）
Blssel的博客
07-13 1566
我们今天要讨论的话题——神经网络的训练方法之入门式启发
【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)
loxs
08-20 2735
神经网络 神经网络结构如上，由三个层构成。X到H层使用relu激活函数，H到O层使用sigma激活函数。 损失函数采用交叉熵。 relu函数如下: relu=max(x,0)relu′= relu = max(x,0) relu' = relu=max(x,0)relu′= 前向传播 一上来写矩阵形式可能不太适合理解。我先针对单个神经元来写。 X->H 那么就是 h1=relu() h_1 = relu() h1​=relu() ......
一文搞懂深度学习：神经网络基础
Android23333的博客
08-21 2370
欢迎来到本深度学习系列文章，本系列文章旨在详细介绍深度学习的基础理论与关键技术，从基本神经网络到复杂的算法应用；我们将探索监督学习，逻辑回归，激活函数，反向传播等核心主题；无论您是初学者还是专业人士，这个系列都将帮助您系统地理解并应用深度学习技术。
简单反向传播训练实例
xiaobian_的博客
04-22 435
import tensorflow as tf from tensorflow import keras import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' w1 = tf.Variable(tf.rand...
105.一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation - Charlotte77 - 博客园1
08-03
反向传播法（Backpropagation）是神经网络中用于训练多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）的一种核心算法。它基于梯度下降法，通过计算损失函数相对于网络参数的梯度来更新参数，以最小化预测输出与实际输出...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation - Charlotte77 .pdf
11-18
这篇文档“一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation”旨在深入浅出地解释这一概念。 首先，我们需要理解神经网络的基本结构。神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层由多个神经元构成，神经元...
神经网络BP（Back Propagation）的推导说明 集合（4合一）
12-28
神经网络BP算法，全称为反向传播算法，是人工神经网络中最为广泛使用的训练算法之一，尤其在解决分类和回归问题上表现突出。该算法的核心思想是通过梯度下降法来更新网络权重，以最小化损失函数，从而实现对复杂函数...
反向传播算法图解
08-02
深度学习
探索反向传播：深度学习中优化神经网络的秘密武器
最新发布
m0_74042340的博客
09-22 1313
在这个具体的示例中，通过一次反向传播和梯度下降，模型的权重 w 从 0.5 更新为 1.0，偏置 b 从 0.5 更新为 0.75。更新后，模型的预测输出更接近真实值= 4，损失函数的值从 3.125 减少到 0.78125。反向传播计算出损失函数对模型参数的梯度。梯度下降利用这些梯度更新模型参数，使得损失函数的值逐步减小。通过多次迭代（即重复上述过程），模型的参数会逐步调整，最终使得模型的预测值与真实值非常接近，损失函数的值也会趋近于零，从而训练出一个性能良好的模型。
吴恩达机器学习Python实现课后习题（4）：Backpropagation 反向传播（文末有完整代码）
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weixin_48577398的博客
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1 Prepare datasets 其中有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的数字的灰度图像。每个像素代表一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在我们的数据矩阵X中，每一个样本都变成了一行，这给了我们一个5000×400矩阵X，每一行都是一个手写数字图像的训练样本,预测手写数字图像 1.1 Visualizing the data 可视化数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fro
机器学习 逆向传播探索神经网络(人工神经网络到底学到了什么)
BTboay
06-09 985
本文参考《Python神经网络编程》的相关章节 上文中我们使用神经网络实现对手写数字的识别，那我们反向的给出一个标签，即给出[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，从输出反向推导出输入，应该是什么样子呢？ 其实可以想象得到，逆推的结果如果将其实例化，应该是对应的数字图片，图片越清晰，越标准，说明我们的学习效果越好。 对数几率函数的反函数（是叫反函数是吧）为: 在上...
机器学习（九）反向传播算法
lonelyrains的专栏
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second24的博客
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简单表达式和梯度首先反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。从简单表达式入手可以为复杂表达式打好符号和规则基础。先考虑一个简单的二元乘法函数对两个输入变量分别求偏导数还是很简单的： 这些导数的意义在于函数变量在某个点周围的极小区域内变化，而导数就是变量变化导致的函数在该方向的变化率。链式法则现在考虑更复杂的包含多个函数的复合函数，比如。虽然这个表达足够简单，可以直接微分，但是在此使用一种
一文弄懂神经网络中的反向传播——BackPropagation
guozhaokun001的博客
08-25 402
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补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。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...
2.3 tensorflow反向传播back propagation
拟古的新打油诗的博客，输出人工智能、计算机软硬件、通信网络等领域原创内容，欢迎关注。
08-16 234
大部分优化器算法需要知道每布迭代的步长,这距离由学习率控制;学习率太小可能要很小才收敛,学习率太大可能会跳过最优点导致梯度消失和梯度爆炸. 1.regression models回归模型 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() sess = tf.Session() # Create data x_vals = np.r
神经网络中反向传播算法的实现与解析
神经网络的反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习和人工神经网络训练过程中最核心、最关键的优化算法之一。该算法通过梯度下降的思想，利用链式求导法则逐层计算损失函数对网络中各权重...
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