深度学习入门--反向传播为什么要反向

最新推荐文章于 2024-10-30 10:54:54 发布
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此博客聚焦深度学习入门知识，探讨传播为何要反向。反向传播在深度学习中至关重要，它能有效调整模型参数，提升模型性能，帮助初学者理解深度学习的核心机制，为后续学习打下基础。
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为什么需要反向传播？
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08-09 2664
反向传播通过计算损失函数对于每个参数的梯度，指导神经网络中参数的更新。梯度告诉我们在当前参数值下，损失函数的变化方向，从而通过梯度下降法或其他优化算法，更新参数以最小化损失函数。总之，反向传播是神经网络训练过程中的核心算法，它使得神经网络能够适应训练数据、学习特征、解决复杂问题，并且不断迭代以提高模型性能。通过反向传播，神经网络能够从输入数据中学习出有用的表示，从而实现更准确的预测和分类。这样，每一层的神经元都可以调整自己的权重，以便更好地捕捉输入数据的特征。
深度学习为什么用反向传播而不是正向传播？
weixin_44526168的博客
05-22 1730
07 自动求导【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1KA411N7Px/?spm_id_from=trigger_reload 对于计算复杂度来说，正向传播和反向传播都是O(n)。 但是内存复杂度来说，反向传播因为需要保留正向传播时所有的中间结果，所以需要O(n) ,这也是神经网络特别耗GPU资源（爆显存）的祸源。 正向传播内存复杂度为O(1),但每计算一个变量的梯度都要扫一遍。 反向传...
为什么叫做反向传播
Lison_Zhu's Blog
07-23 1629
反向传播（Back Propagation） 原：https://www.cnblogs.com/MrPan/p/9502869.html 通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如（1）。但是在计算百万级别的参数时，需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是反向传播（简称BP）， 因此BP并不是一种新的算法，使用BP就是能够使计算梯度...
深度学习入门课程学习笔记06 反向传播
迪哥有点愁
08-07 1992
本篇学习笔记对应深度学习入门课程 第七课博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/tangyudi 欢迎转载反向传播：咱们在之前的课程讲了一系列的前向传播的知识点，前向传播也就是从输入到最终计算出LOSS值这一系列过程，那么这节课咱们要讲一个更重要的知识点也就是反向传播。反向传播最直观的意思就是说咱们要从LOSS值入手一步步的往回看，看什么呢？就是要看咱们的每一个权重参数对最终的LOSS值
反向传播算法为什么要“反向”
aoyi3705的博客
02-01 1730
反向传播算法是深度学习的最重要的基础，这篇博客不会详细介绍这个算法的原理和细节。，如果想学习反向传播算法的原理和细节请移步到这本不错的资料。这里主要讨论反向传播算法中的一个小细节：反向传播算法为什么要“反向”？ 背景 在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数（loss function）的最小值。这个损失函数往往很复杂，难以求出最值的解析表达式。而梯度下降法正是为了解决这类...
深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程.mp4
02-07
深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对卷积神经网络反向传播原理基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现卷积神经网络反向传播原理的灵活运用
深度学习入门-基于Python的理论与实现(pdf+代码)
最新发布
02-14
Python入门：介绍Python的基本语法和常用库，为后续的深度学习实践打下基础。 感知机：介绍感知机的基本概念和实现方法，以及感知机的局限性和多层感知机的概念。 神经网络：详细讲解神经网络的结构、激活函数、多维...
深度学习入门-源码-斋藤康逸
08-25
《深度学习入门-源码-斋藤康逸》是一份深度学习的学习资源，包含了斋藤康逸关于深度学习基础知识和实践的源代码。这个压缩包包含的文件夹主要有`common`、`ch02`至`ch08`、`.idea`、`dataset`和`ch04`至`ch07`，每个...
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法
02-27
学习神经网络和反向传播算法是成为一名深度学习专家的第一步。掌握这些基础知识对于理解更复杂的模型和方法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，都至关重要。在实际应用中，...
深度学习-06-手动进行反向传播
jxusthusiwen的专栏
06-03 677
本节实现了反向传播，计算微分的计算。
深度学习之反向传播
2202_76009199的博客
01-27 2288
在这个图中，最左边五个输入表示的是输入的x1到x5，连线表示经过和权重的混合运算，，第二层是隐藏层，输入的样本数量是5，输出的样本数量是6，那么输出相当于是输入6*5的权重矩阵*5*1的样本矩阵得到的结果。在图中，我们的x并不是表示我们的初始输入，我们表示的是某一层的输入，该层可能是隐藏层，那么这时x是原始样本输入经好多权重的运算得到的结果，只有求出loss对x的梯度，才能前馈得到loss对前面权重的梯度。在计算图中，对于不同的计算模块（绿色部分），它求局部的偏导的方法是不同的。
你真的理解反向传播吗？面试必备
量子位
04-26 3252
王小新 编译自 Medium量子位 出品 | 公众号 QbitAI当前，训练机器学习模型的唯一方式是反向传播算法。深度学习框架越来越容易上手，训练一个模型也只需简单几行代...
一文彻底搞懂深度学习 - 反向传播（Back Propagation）
Code1994的博客
10-30 8459
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
深度学习：反向传播与基本原理
Call Me Hi Johnny~~
11-04 1690
我们要证明得是这四个公式 有了这个四个公式，我们得反响传播就可以递推得到。 BP1公式： 这个是输出层误差方程，这个方程好像没啥好说的BP2公式 从这个公式我们可以通过高阶层的误差，通过的递推的方式求出每一层的误差BP3公式 BP4公式 从BP4公式我们可以看到，如果前一层的输出函数过于小的话 w参数学习就会变慢。
【深度学习基础】反向传播法（1）
『程序员·小李』的博客
06-11 297
前面我们已经学习了神经网络的学习过程，通过梯度下降法不断逼近代价函数的最小值，进而不断更新权重，取得最优的参数。但是，前面的梯度计算，采用的是中心差分的方式进行的，计算起来比较复杂，现在开始我们开始学习一种高效的梯度计算方法——反向传播法。我们通过图形，描述支付金额的计算过程。换一种表达方式：我们发现，在解决这个问题的时候，我们自己的思路和图形完全一致！我们如何计算支付金额关于苹果单价的导数呢？可以采用刚刚计算支付金额的反向方法，计算对应的导数（具体如何计算的，后面再说）。我们发现，计算图通过前向传递，可以
深度学习中反向传播的一些理解
qq_39218330的博客
11-27 900
深度学习的一些入门知识 问题：反向传播是干什么的？ 所有的网络都是在误差中学习，根据误差来更新网络权重/参数以反映基于给定代价函数的误差。这就是反向传播。 梯度 表示的则是网络权值与误差之间关系的斜率。 所以，反向传播应该是具有以下三个步骤: (1)计算误差 (2)反向传播 (3)更新网络 (4)自动微分 梯度消失： 梯度太小，使得在学习过...
机器学习（7）--深度学习介绍与反向传播
NPU 研0
08-21 696
深度学习的介绍和反向传播
为什么反向传播更加高效
weixin_55485506的博客
02-16 2711
理解反向传播有两种方式分别是基于数学式和基于计算图（computational graph），只是理解反向传播的话使用计算图的方法更加直观，但是我认为如果想要了解为什么反向传播效率更高，采用数学式和计算图结合的方式更合适。 下面介绍一下计算图，这一部分内容来自斋藤康毅——《深度学习入门基于python的理论与实现》 我就不像书中做特别细致的介绍了，很容易的看出来这个图表示的是：100元一个的苹果经过购买2个操作后再收10%的消费税一共花费220元。稍微复杂且更通用的计算图如下图所示： ..
深度学习—反向传播的理解
dbsggal90047018的博客
05-10 360
1、反向传播 　　简单的理解，反向传播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。 　　链式求导十分冗余，因为很多路径被重复访问了，对于权值动则数万的深度模型中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的。 　　同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余，它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有下层节点的偏导值。正如反向传播(BP)算法的名字...
深度学习入门：清晰理解反向传播算法
深度学习基础之反向传播算法Good.pdf是一篇针对深度学习初学者的实用教程，主要讲解了反向传播算法这一核心概念。...无论是对深度学习入门者还是希望深化理解的读者，这篇教程都具有很高的参考价值。
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