神经网络的backpropagation方法(cnn)

最新推荐文章于 2024-08-27 11:19:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-27 11:19:06 发布 · 789 阅读 · 1 ·
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这篇博客深入讲解了神经网络的反向传播（backpropagation）方法，特别是针对卷积神经网络（CNN）。文章对比了不同来源的BP方法讲解，包括详细的公式推导、可视化流程和代码实现。同时，还探讨了CNN中卷积层和池化层的反向传播核心操作，并提到了自动微分的概念，帮助读者更好地理解和实现深度学习模型的优化。

1.基础的神经网络bp方法讲解

a.公式推导非常详细,但是隐藏层的损失函数推导感觉有点问题,不合逻辑,整体是最简单易懂的

https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/56030571

b.写的非常详细,公式全且准确,但是推导过程较少,并且有代码支撑

https://blog.youkuaiyun.com/u014303046/article/details/78200010

c.有详细的计算过程和可视化的流程

https://blog.youkuaiyun.com/shaomingliang499/article/details/50587300

d.公式准确推导过程清晰明了,有逻辑性,好评

https://blog.youkuaiyun.com/ck1798333105/article/details/52367791

2.CNN的ba

最低0.47元/天 解锁文章
【CNN基础知识】一文详解反向传播（Backpropagation）在CNN中如何具体实现——卷积、池化(上)
qq_45912037的博客
11-28 7644
受课程的大作业启发，仔细学习了下反向传播的具体实现过程。我们都知道CNN在训练时既有前向传播也有反向传播，但是在Pytorch中只需要一行代码就可以实现反向传播。我们不必手动实现它们。因此，大多数深度学习书籍也没有涵盖它。文章会从三部分进行分析。
CNN backbone 总结笔记
Francis Liu
12-20 4378
算是一篇梳理backbone的总结笔记，前面部分不少内容都是照搬 reference 2 的，稍微总结了一下里面的内容，后面增加了其中遗漏的以及今年新出的网络（FPN，Hourglass，ResNeXt，DCN，DPN，SENet，MobileNet v3），用了很多网图，联系侵删； Reference: 1.https://arxiv.org/pdf/1908.03673.pdf，19年...
手撕CNN神经网络（二）反向传播（back propagation）
debby233的博客
08-22 1738
反向传播简单来说就是通过求偏导数从而更新神经网络中权重w的过程首先先简单复习一下前向传播（forward propagation）篇幅有限，bias（b）在图中就没画出来，大家知道有这么个东西就好 ，顺便再偷个懒，输出层的激活函数忘记画上去了~在正式说反向传播之前，先说两个简单的概念。
CNN 卷积神经网络Back Propagation推导过程
猫ER
03-16 4150
卷积神经网络的传播过程： step1.二维的像素图片作为输入 step2.然后进入卷积层操作： 卷积层需要一个卷积核，通过卷积核对原图进行卷积操作，然后得到一张新的图，这张新的图中的每一个点代表了输入图片中每一块区域（该区域和卷积核区域一样大）的特征。 一个的图像经过的卷积核进行卷积得到大小的新图片。一个卷积核作用在一张图片上形成的图片叫作feature map，...
从全连接神经网络到cnn网络的backpropagation算法解析
yangying1992的博客
07-27 581
写在前面的话 深度学习由于引进了keras，tensorflow，pytorch等库以后，网络的搭建以及后向学习（backpropagation）变得非常易于实现，很多时候我们其实只需要一个backword函数便可以利用已经实现的库函数完成网络的学习过程。这样固然是一个极好的过程，但我相信如果能从数学的角度理解后向学习，将更有利于我们去理解网络，搭建更符合于我们自身需求的网络结构。本篇博客，我希望能够从数学的角度对整个后向学习过程进行推导，希望能帮助到和我有同样需求的人。 一、全连接神经网络 所谓的全连接神
【神经网络】CNN网络：深入理解卷积神经网络
m0_74195174的博客
06-26 2273
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适用于处理图像数据。CNN通过模拟人脑识别图像的过程，实现了高效的图像特征提取和分类。以下是CNN的主要组成部分及其作用和重要性的概述：为了更直观地理解卷积神经网络（CNN）的组成部分及其作用，我们可以将其类比为一个现实生活中的场景——一个工厂的生产线，该生产线专门用于识别并分类不同种类的衣物。类比：想象生产线的起点是一辆满载着各种衣物（如衬衫、裤子、外套等）的货车。这些衣物就相当于CNN的输入
精选资源
卷积神经网络CNN.pdf
04-05
到了1986年，LeCun等研究人员不仅引入了反向传播（Backpropagation）算法，还提出了权值共享和池化结构，从而极大简化了神经网络结构，提高了网络的学习效率和泛化能力。基于这些理论的创新，LeNet-5作为第一个成功...
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最简单的CNN卷积神经网络讲解，附源码可运行
01-15
卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是深度学习领域中的一种核心模型，尤其在图像识别、图像分类和图像处理任务上表现卓越。本教程将深入浅出地介绍CNN的基本原理，并提供一个可运行的源代码示例，...
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Matlab-BP-CNN-master_matlab神经网络_CNNMATLAB_CNN-_matlabCNN_cnnbp_源
09-11
在本文中，我们将深入探讨如何在MATLAB环境中实现BP（Backpropagation）神经网络和CNN（Convolutional Neural Networks）的编程技术。标题中的"Matlab-BP-CNN-master"表明这是一个MATLAB项目的主文件夹，它包含了用...
神经网络算法 - 一文搞懂Back Propagation（反向传播）
最新发布
2401_85328934的博客
08-27 2288
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，带您一文搞懂反向传播Back Propagation。
深度学习网络（deep learning）matlab工具箱
01-24
深度学习网络matlab工具包，包含深度信度网络dbn，卷积网络cnn，sae（stacked auto-encoders）,cae(Convolutional auto-encoders)等实现。 ================================================================ Directories included in the toolbox ----------------------------------- `NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks `CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks `DBN/` - A library for Deep Belief Networks `SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders `CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders `util/` - Utility functions used by the libraries `data/` - Data used by the examples `tests/` - unit tests to verify toolbox is working For references on each library check REFS.md =========================================================== ps：在某些matlab中，可能没有rng函数，从而导致测试脚本中报错。该函数作用只是初始化随机函数种子，可以直接把rng(0)这句注释掉，或者用rand函数去设置随机种子。
深度学习笔记——理论与推导之Backpropagation（二）
Dream come ture~
08-10 1933
Backpropagation（反向传播）： 背景——Cost Function与Gradient Descent Cost Function： Gradient Descent： backpropagation是一种高效计算网络中gradient的方法 对权重wij求偏导 由于C的变化与z有关，z的变化与w有关，因此，需要分为如下两部分求解： z对w求偏导： z对
关于Backpropagation在DeepLearning的一点思考
whuawell的博客
08-13 655
#Backpropagation介绍 深度学习中，常见的CNN、RNN神经网络中，参数估计通常在经过样本批处理时，使用SGD算法更新权重W和偏置b。SGD会根据样本Loss将误差后向传播，根据chain rule链式法则计算每一层的误差，从而计算总误差关于W、b的导数，从而更新W或者b。 #几个定义 -神经元：这里考虑误差传播时，通常意义下的隐藏层、输出层、输入层点 -神经元输入：u =
神经网络反向传播Backpropagation（李弘毅机器学习）
BRAVE_NO1的专栏
10-28 621
神经网络反向传播Backpropagation 一、深度学习三部曲： 定义一个函数model 评估这个函数model 选出最好的函数 二、定义神经网络 本次学习使用的是全连接前馈神经网络（Fully Connect Feedforward Network) 以上图为例，此处所采用的sigmoid函数是1+1/e−z1+1/e^{-z}1+1/e−z。也就是节点的activation是sigm...
Deep Learning学习笔记（二）——BP反向传播算法及其在CNN中的计算
volga_chen的博客
04-24 1084
这里主要牵扯的问题是如何利用Cost Function来更新所有参数权值的问题，并针对CNN网络特殊的结构具体应用方式作出一定的总结。
如何直观的解释back propagation算法？
凌风探梅的专栏
05-05 2470
作者：Evan Hoo 链接：http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。 简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。
在训练CNN的时候，各层back propagation的递推公式
u012702874的专栏
01-28 5679
由于下学期毕设要做CNN的东西，最近开始接触CNN。看了一些资料，发现这些资料里面讲的BP+SGD的训练策略都是针对conv layer 的，而像caffe这种ConvNet库，里面包含了很多非卷积层，那么这些层里面的back propagation是怎么运作的呢？鄙人搜索能力太弱了，在网上找了半天都没有找到，，，，找不到就自己开始推到吧，sigh～ 首先，先考虑经典的 conv lay
LeNet-5 CNN 反向传播过程(back propagation)推导
ztx
12-03 4746
LeNet-5 CNN 反向传播过程(back propagation)推导 文章目录LeNet-5 CNN 反向传播过程(back propagation)推导说明前置技能MLP-NN BP结构正向传播反向传播LeNet-5 CNN结构传播过程推导F6>>>OUTPUTC5>&amp
Neural Network中的Back-Propagation的详细推导过程
Comma Wang -- 永不靠岸的漂流瓶
10-08 8555
你可能已经看过了一些关于Deep Learning, 尤其是CNN相关的资料。你可能对于里面的前向传导(Forward)和后向传导(Backward)也明白是怎么回事。但是，仍然觉得具体的推导过程有些迷糊。 我觉得原因是因为除了本身Back-Propagation(B-P)推导过程有些繁琐之外，就是因为各种papers, 资料里面的符号，公式不完全统一，你看着，看着就绕晕了。 今天，在这篇blo
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