BP与CNN的联系总结

最新推荐文章于 2025-06-11 19:54:29 发布
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本文探讨了BP全连接网络与CNN的反馈过程，总结了两者的联系。在BP网络中，介绍了误差调整项的计算；在CNN中，阐述了卷积层和池化层的误差反向传播，并解释了权值共享如何减少需要调整的参数数量。通过上采样和卷积操作，详细说明了误差对卷积核和偏置的偏导数计算。

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传统全连接BP网络与CNN的一些总结与联系

 

本文的目的是：

1、 对刚学知识的温故知新；

2、 作为一个笔记作用；

3、 恳请对错误点或者不恰当点的指正。

 

下面开始扯皮。

 

网络前向传播略。

BP网络反馈过程：

证明过程略，主要是链式法则，网上一大堆证明。下面给出结论，各个符号的意义体会到其中道理即可。

（粗体是向量or矩阵，正常体是标量）

一个重要的定义------

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生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约1011个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。...
bp神经网络和cnn神经网络,bp神经网络和神经网络
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10-17 2591
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BP神经网络与卷积神经网络（CNN）
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BP网络与CNN反向传播推导过程，由具体到抽象的推导
lillllllll的专栏
06-01 751
BP网络的反向传播是CNN/DCNN的基础，只要明白了BP反向传播原理以及推导过程CNN便迎刃而解。因为BP网络的递推特点使得根据损失函数来推导权重W比较繁琐，很多博客都进行了详细推理。有的推导比较抽象但逻辑清晰、有的推导很具体但是不容易把握思路；如果把他们综合起来看理解就不困难，让你不但知其然还能够知其所以然。我在这里找了几个典型的博客，建议大家根据列出的顺序来看。本篇文章不是我做算法推导，而是收集几篇比较好（当然还有很多比较好的文章没有在这儿列出来）的博客让想学的朋友少走弯路。 一、BP反向传播推理：
BPNN和CNN的关系
weixin_44943389的博客
05-31 534
CNN是一种特殊类型的神经网络，主要用于处理和分析具有网格结构数据的任务，例如图像和视频。CNN引入了卷积层和池化层的概念，以有效地捕捉图像中的局部特征，并减少网络参数的数量。CNN可以看作是BPNN的一种特殊形式，其中卷积层和池化层的引入使得网络能够更好地处理图像和其他网格结构数据。反向传播算法仍然用于训练CNN，但由于CNN的特殊结构，它在图像处理和计算机视觉任务中表现出色。因此，可以说CNN是BPNN的一种变体，专门针对处理图像和类似数据的任务进行了优化。
机器学习——深度神经网络实践（FCN、CNN、BP）
转载请标明出处，完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225
06-15 6686
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C++实现BP与CNN神经网络算法教程
总结：该项目通过不依赖任何外部库的方式，用纯C++实现了BP和CNN两种神经网络算法，并成功应用于手写数字识别任务。通过详细代码注释的帮助，项目不仅展现了算法的实现细节，还能够帮助学习者深入理解神经网络的工作...
基于BP与CNN网络的高光谱图像India数据集分类研究
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50行代码实现cnn的bp算法，短小简洁，实测可用，特别适合了解bp算法原理
Deep learning---------------Back propagation Algorithm（BP algorithm)
精锐小庄的专栏
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对CNN各层的深入理解以及BP中的权重变化
吴祺育的技术记录
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继续温故，CNN篇。这次重新思考的是CNN中每层的作用，以及之前没有思考过的BP中梯度更新的过程。 CNN的结构 最典型的CNN的结构是由如若干个卷积层+池化层，再接若干个（一般一到两个）全连接层组成。 总的来说，这个最典型的CNN结构，终究是起到一个分类器的作用。 卷积层做不同特征提取，采样层负责选择相应的特征，全连接层负责分类。 卷积层 卷积运算这里就不讲了，这里讲一下filter。filt...
BP神经网络和CNN公式推导
Pbw_666的博客
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CNN理论基础 CNN基本结构 图一 CNN基本结构 CNN卷积神经网络的构成，主要由输入层，卷积层，池化层，全连接层，输出层等。 （1）输入层：计算机将输入层理解为若干矩阵。在数据输入前，通常需要进行预处理操作，1.是为了防止输入数据单位不一样，网络收敛较慢。2.如果所选的激活函数有值域限制，必须将网络训练的目标数据映射到激活函数值域。 进行数据预处理的方式 1.去均值（将输入数据的各个维度中心化到0） 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0)
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JohnTang的博客
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深度学习：MLP，BP，CNN，GAN
燕双嘤
12-15 1万+
卷积：用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值。这种局部计算的方式使得卷积能够捕捉到输入图像的局部特征，例如边缘、纹理和形状等。
BP/CNN神经网络总结整理
Jerry0131的专栏
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准备工作 常用的激励函数一般有两种，一种是sigmoid函数，它的值域为(0,1)(0,1)(0,1)，因此这个函数能很好地解释概率方面的意义。另一个函数是tanh函数，它的值域为(−1,1)(-1,1)(−1,1)。两个函数的形态都差不多，都是S型。 sigmoid函数的形式被定义为： f(z)=11+exp⁡(−z)f(z)=\frac{1}{1+\exp(-z)}f(z)=1+exp(−z)1​ 其导数为 f′(z)=f(z)(1−f(z))f'(z)=f(z)(1-f(z))f′(z)=f(z)(
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