bp反向传播公式推导

最新推荐文章于 2024-07-02 20:59:51 发布
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反向传播公式，主要是链式法则，找了几篇博客，详细推导过程和示例计算都有。

https://blog.youkuaiyun.com/qrlhl/article/details/50885527


https://www.jianshu.com/p/408ab8177a53


https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663

BP反向传播公式推导
大泽之国
07-02 701
重点 界定一个节点的输入和输出 zzz是激励函数的输出 Backpropagation算法(BP)是深度学习的基础,没有BP算法就没有神经网络,也不会有现在如火如荼的深度学习. BP算法并不仅仅适用于神经网络,对于任意系统,抽象成输入/输出/参数三个部分,如果输出对每个参数的导数已知,那么可以用BP算法把该系统调节到最优. 当然上述结论只在理论上成立,实践中会遇到各种问题,比如梯度爆炸/...
BP反向传播算法原理及公式推导
chaojianmo的博客
03-21 2274
BP（Back Propagation）神经网络通常是指具有三层网路结构的浅层神经网络。 反向传播算法 这个网络只有3层，分别是蓝色的输入层、绿色的隐藏层和红色的输出层。 假设给了m个训练样本，第i个输入输出对表示为： 其中，x和y是3维向量。对于输入x，我们把g称作神经网络的预测（输出）值。 对于每个训练样本来说，有： 给定输入x，我们要找到使得预测值g与输出值y相等或比较...
误差反传算法（BP算法）推导
闭关修炼——暂退
09-25 8750
反向传播（Error Back Proragation，BP）算法应用对象：具有非线性连续变换函数的多层感知器（多层前馈网络）。 BP 算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出（教师信号）不符，则传入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输出层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正
反向传导算法
周红伟讲AI
09-04 1499
 反向传导算法 From Ufldl Jump to: navigation, search 假设我们有一个固定样本集 ，它包含 个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例 ，其代价函数为： <img class="tex" alt=" \begin{align} J(W,b; x,y) = \frac{1}{2} \left\|
BP（反向传播）算法推导带图片详解
PyBigStar的博客
03-02 2315
反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）  我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。 标记规定 θjkl\mathop \theta \nolimits_{jk}^lθjkl​：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。 zjl\mathop z\nolimits_j^lzjl​: 代表第l层第j个神经元的输入。 ajl\mathop a\noli...
神经网络之反向传播算法（BP）公式推导
靡不有初鲜克有终
01-09 1526
反向传播算法详细推导 反向传播（英语：Backpropagation，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）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法。该算法会先按前向传播方式计算（并缓存）每个节点的输出值，然后再按反向传播...
（转）BP神经网络反向传播推导
08-28 2151
关于反向传播推导的博客千千万，能讲清楚的没几个，下文大部分转自博客： https://blog.youkuaiyun.com/sinat_34474705/article/details/54176584 其中加了点注释（红色部分） 1. BP网络模型及变量说明 1.1 模型简图   1.2 变量说明： 2. 误差反向传播相关推导 2.1 正向传播（forward-propagatio...
BP神经网络原理与反向传播公式推导
最新发布
07-05
反向传播是神经网络训练中的一种关键算法。它通过计算损失函数对网络参数的梯度，反向更新权重和偏置，以优化网络性能。其基本思想是从输出层开始，逐层向前计算误差对各层参数的导数，进而调整参数，使网络输出更...
BP反向传播神经网络介绍及公式推导
07-08
神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)
神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程
热门推荐
qq_32865355的博客
05-09 10万+
1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足...
反向传播算法BP公式推导
zrh_优快云的博客
08-01 591
 不妨采用最常见的均方差来度量损失。 ， 首先求输出层W，b的梯度 提取公共部分，令 接着求第l层W，b的梯度 有了每一层W，b的梯度值，就可以进行反向更新每一层的W,b。  ...
反向传播算法(过程及公式推导)_反向传播（BP）算法的数学原理
weixin_39823676的博客
12-10 4315
============================================由于平台对公式支持较少，本文用了少量LaTeX语法来编辑公式，其中a_j表示以j为下标的代数式a^j表示以j为上标的代数式a_j^l表示以j为下标、l为上标的代数式\sum_j表示对所有以j为下标的元素进行求和b/a 表示以b为分子，a为分母的分数========================...
详解反向传播（BP）算法
PiggyRuns的博客
07-02 5007
一文详解反向传播算法公式推导以及pytorch实现
BP反向传播详细推导
weixin_40671425的博客
08-04 1361
BP神经网络是反向传播算法，他是一个非线性的前馈神经网络。由于网络参数需要更新，反向指的是参数梯度的反向传播，输入向前传播。非线性是因为神经元的激活函数是一个非线性可导的sigmoid函数。先来看看神经元的激活函数，即sigmoid函数： 该函数的特点是：...
BP反向传播的详细推导
陌若安生的博客
09-22 1045
文章目录一、MSE损失函数推导二、交叉熵损失函数推导 对应于上一篇博客的BP神经网络的初步介绍中的七、BP反向传播的详细推导 博主写博客旨在向他人学习过程的基础上整理的知识点，便于自己理解，以后复习也可以常看看。如果有错，望指出，博主定会虚心接受，细心改正。 一、MSE损失函数推导 两层的神经网络计算图 绿色代表权重参数wjkw_{jk}wjk​,橙色代表基底参数bjb_jbj​。可见虽然网络图上...
BP反向传播（包含公式推导和代码实践）
zhouhailin1007的博客
11-15 1747
原文主要转载于：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 本文主要分两个部分描述：         第一部分为原理知识主要是涉及到数学微积分和理论推导         第二部分为代码实践（Python实现）两种实现方式                 1、第一种代码（根据理论公式推导一步步实现代码）               ...
深度学习基础：反向传播即BP算法的推导过程
LL的博客
08-23 6431
BP算法简单的来说就是根据神经网络实际的输出和目标输出（也就是输入样本对应的标记）之间的误差计算神经网络各个权值的过程。 采用BP算法从输出层、经过隐层再到输入层进行层层计算的原因是如果直接计算误差函数相对于各权值的偏导很难得到显式的表达函数（最小均方算法或Widrow-Hoff学习算法），采用从后向前递推的方式大幅度的利用了前期的计算值，也使得网络具备了更多的灵活性。
卷积神经网络反向BP算法公式推导
蜗牛，为梦想而生。
06-28 4159
博文转载至：http://blog.youkuaiyun.com/celerychen2009/article/details/8964753 此篇博文只涉及到公式推导，如果想了解卷积神经网络的具体工作过程，可查看转载博文博主其它文档或者百度自己去看。转载的文章涉及到的角下标大家注意下，虽然作者进行了解释，但还是注意下，还有原文可能有些错别子，由于错别字都在图片上，所以我就没修改了，大家看的时候希望注意下。
深度学习 --- BP算法详解（误差反向传播算法）
进击的菜鸟
11-11 6万+
本节开始深度学习的第一个算法BP算法，本打算第一个算法为单层感知器，但是感觉太简单了，不懂得找本书看看就会了，这里简要的介绍一下单层感知器： 图中可以看到，单层感知器很简单，其实本质上他就是线性分类器，和机器学习中的多元线性回归的表达式差不多，因此它具有多元线性回归的优点和缺点。单层感知器只能对线性问题具有很好的解决能力，但是非线性问题就无法解决了，但是多层感知器却可以解决非线性问题，多层感...
深度学习反向传播公式推导
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### 关于深度学习中反向传播公式的推导过程解释 #### 神经网络基本概念 神经网络由多个层次构成，每一层包含若干个神经元。这些层次通常分为输入层、隐藏层以及输出层。对于给定的一个三层神经网络结构而言，在输入...
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