反向传播推导

最新推荐文章于 2025-12-16 16:32:45 发布
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#深度学习

本文深入浅出地介绍了反向传播的概念，它是深度学习中用于训练神经网络的重要算法。通过实例和逐步解析，帮助读者掌握反向传播如何计算梯度并更新权重，从而优化模型性能。
反向传播理解--从抽象到具体
张小牙的博客
09-12 3460
反向传播理解–从抽象到具体 反向传播是深度学习的基础理论知识，在去年很早的时候，就把研究生期间学习推导BP的过程总结了一下，写了一篇文章，但是给同事分享的时候还是发现不能非常清晰的让大家理解什么是反向传播，反思一下，可能是那篇文章讲的太细节了，不能从宏观的角度理解，这一篇文章从抽象的角度出发，忽略公式推导的细节，然后反过来研究全连接层的误差回传。 写在前面 神经网络从计算的角度看，数据是从底...
反向传播算法（过程及公式推导）
热门推荐
Arthur-Chen的专栏
04-01 20万+
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。
反向传播公式推导
feixian15的博客
10-17 876
参考：《神经网络与深度学习》 https://legacy.gitbook.com/book/xhhjin/neural-networks-and-deep-learning-zh 该笔记主要是反向传播公式的推导，理解反向传播的话建议看其他博客中更加具体的例子或者吴恩达老师反向传播介绍的视频（有具体数字的例子），主要有4个公式的推导： (BP1)δjL=∂C∂zjL=∂C∂ajL⋅σ′(zjL)\...
【笔记】循环神经网络RNN（反向传播公式推导）、LSTM、GRU：RNN对具有序列特性的数据非常有效，可以捕捉时序信息以及语义信息，适用于语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等NLP领域
nyist_yangguang的博客
12-13 708
RNN公式推导： 循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法 - 刘建平Pinard - 博客园 一文搞懂RNN（循环神经网络）基础篇 - 知乎 RNN结构理解和双向、深层RNN - 知乎 正文： 从反向传播推导到梯度消失and爆炸的原因及解决方案（从DNN到RNN，内附详细反向传播公式推导） - 知乎 ...
反向传播的理解
weixin_44681025的博客
04-26 427
本文仅供个人学习记录复习所用，无其他用途。 看到一篇好文，分享记录下。 反向传播——通俗易懂_chengchaowei的博客-优快云博客_反向传播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
神经网络中的反向传播----Back Propagation
小白_努力
05-15 6174
说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生：   　　这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是
机器学习5. RNN/LSTM/GRU 反向传播公式推导；encoder-decoder框架/attention机制汇总
xd_ljq的博客
04-15 1851
研究生期间主要科研的内容，先把基本公式推一推。 RNN/LSTM正相传播和BPTT推导 注意，公式中的梯度以某一时刻ttt为例，若要计算某个参数的总梯度，只需要对不同时刻的梯度求和即可。 ...
RNN、GRU和LSTM前向传播和反向传播的公式
信道者
03-08 5202
三种RNN网络的数学表示
lstm结构图_人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导（非常详细）
weixin_39538877的博客
11-20 6763
1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层，如下图所示。图1 RNN结构图LSTM具有同样的结构，但是重复的模块拥有...
超详细的长短时记忆LSTM和门控循环单元GRU的反向传播公式推导！
别捏我的婴儿肥
05-08 6677
门控循环单元GRU 好文章(有助理解)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28297161                   长短时记忆LSTM LSTM模型是用来解决simpleRNN对于长时期依赖问题（LongTerm Dependency），即通过之前提到的但是时间上较为久远的内容进行后续的推理和判断。LSTM的基本思路是引入了门...
深度学习——循环神经网络GRU公式推导
hei653779919的博客
02-06 5744
深度学习——循环神经网络GRU公式推导 0、注意 在整篇的文章中，无论是输入的X向量，还是隐藏层得到的S向量，这些都是列向量 1、从RNN到GRU 在之前的文章中，我们具体推导了循环神经网络RNN的前向和反向传播过程，具体细节可以参考深度学习——循环神经网络RNN公式推导这篇文章。下面，我们开始介绍RNN的一个变形结构GRU神经网络。 我们首先简单的回顾一下RNN神经网络的结构，以及一个RNN隐藏...
【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第一节：机器学习基本概念简介
Harryline的博客
07-11 678
7月10日 一、李宏毅2021春机器学习课程-第一节 试了不同的参数,然后计算它的Loss，画出来的这个等高线图叫做Error Surface，是机器学习的第二步。 来自model本身的限制叫做model bias ReLU ReLU 和 sigmoid哪一个更好呢？ Deep Learning名称的由来 **过拟合（overfitting）**问题 反向传播（Backpropagation）：(3条消息) 反向传播——通俗易懂_chengchaowei的博客-CSD
RNN反向传播公式推导
c20081052的专栏
03-13 1万+
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28806793Recurrent Neural Network(RNN)循环神经网络，循环的意思就是同一网络结构不停的重复。相比较普通的神经网络，循环神经网络的不同之处在于，它在神经元之间还有相互的连接。在隐层上增加了一个反馈连接，也就是说，RNN隐层当前时刻的输入有一部分是前一时刻的隐层输出，这使得RNN可以通过循环反馈连接保留...
神经网络公式推导：BP反向传播、长短时记忆（LSTM）、GRU（Gated Recurrent）神经网络
Weidong的博客
10-07 5800
1、BP反向传播神经网络介绍及公式推导 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)。 下载：BP反向传播神经网络介绍及公式推导 2、长短时记忆神经网络（LSTM）介绍及公式推...
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
weixin_42038527的博客
12-16 467
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
qq_62361050的博客
12-12 1039
池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
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ningfoshao8678的博客
12-16 682
本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习中 z-score 标准化理解
musk1212的博客
12-11 1136
摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
cnn卷积层反向传播推导
03-14
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。卷积层是CNN中的核心组件之一，它通过卷积操作提取输入数据的特征。 在卷积层的反向传播推导中，我们需要计算损失函数对于卷积层输入、权重和偏置的梯度。下面是卷积层反向传播推导的步骤： 1. 计算损失函数对于卷积层输出的梯度： 首先，根据损失函数的定义，计算损失函数对于卷积层输出的梯度。这个梯度可以通过使用链式法则从后一层传播过来的梯度计算得到。 2. 计算损失函数对于卷积层权重的梯度： 使用卷积操作的性质，将损失函数对于卷积层输出的梯度与输入数据进行卷积操作，得到损失函数对于卷积层权重的梯度。 3. 计算损失函数对于卷积层输入的梯度： 使用卷积操作的性质，将损失函数对于卷积层输出的梯度与卷积层权重进行卷积操作，得到损失函数对于卷积层输入的梯度。 4. 计算损失函数对于卷积层偏置的梯度： 将损失函数对于卷积层输出的梯度按照通道求和，得到每个通道的梯度，即损失函数对于卷积层偏置的梯度。 以上是卷积层反向传播推导的基本步骤。在实际应用中，还需要考虑批量处理、激活函数等因素。如果你对某个具体的CNN模型或者反向传播的细节有更具体的问题，可以告诉我。
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