卷积神经网络(CNN)反向传播算法

最新推荐文章于 2024-04-03 09:03:36 发布
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分类专栏： 神经网络
本文深入探讨了深度神经网络(DNN)与卷积神经网络(CNN)的反向传播算法，详细解析了从池化层及卷积层的δ值出发，如何推导上一隐藏层的δ值，以及卷积层权重W和偏置b的梯度计算方法，为理解CNN训练过程提供全面指导。

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1 回顾DNN的反向传播算法

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2 CNN的反向传播算法思想

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3. 已知池化层的δl\delta_{l}δl​，推导上一隐藏层的δl−1\delta_{l-1}δl−1​

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4. 已知卷积层的δl\delta^lδl，推导上一隐藏层的δl−1\delta^{l-1}δl−1

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5 已知卷积层的δl\delta^{l}δl，推导该层的W,b的梯度

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6 CNN反向传播算法总结

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CNN卷积神经网络和反向传播
login_sonata的博客
08-26 6万+
本文内容来自： 1，Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》中文翻译 2，http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 3，http://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794卷积神经网络基础：首先看一下全连接网络，即神经元
反向算法推导-卷积神经网络
08-13
在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层，我们将按两条路线进行推导，分别是标准的卷积运算实现，以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节，我们将介绍具体的工程实现，即卷积神经网络的卷积层，池化层，激活函数层，损失层怎样完成反向传播功能。
卷积神经网络反向传播算法
BlackStone的博客
06-22 6935
神经网络的训练过程，就是通过已有的样本，求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差，最小化的求解一般使用梯度下降法（Gradient Decent）或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括： 初始化参数。求代价函数关于参数的梯度。根据梯度更新参数的值。经过迭代以后取得最佳参数，从而完成神经网络的训练。  其中最重要的步骤就是求梯度，这可以通过反
CNN卷积神经网络的反向传播算法
weixin_39695163的博客
02-17 1300
1.传统DNN的反向传播计算: 损失函数: J(W,b,x,y)=12∣∣aL−y∣∣22J(W,b,x,y) = \cfrac{1}{2}||a^L-y||_2^2J(W,b,x,y)=21​∣∣aL−y∣∣22​ δl=∂J∂zl  表示对l层线性变换输出zl的偏导 \delta^l=\frac {\partial J}{\partial z^l} \,\,\text{表示对l层线性变换输出$z^l$的偏导} δl=∂zl∂J​表示对l层线性变换输出zl的偏导 最后一层输出层: ∂J∂aL=aL−y\
机器学习——卷积神经网络的反向传播算法
最新发布
weixin_39753819的博客
04-03 1699
本文介绍了卷积神经网络的反向传播算法，包括汇聚层、卷积层以及反向传播算法的基本概念和步骤，并通过Python实现了简单的反向传播算法。反向传播算法是训练卷积神经网络的关键步骤之一，掌握其原理和实现方法对深度学习的学习和应用具有重要意义。
卷积神经网络之反向传播算法
谓之小一
10-21 4025
前面已经推导学习了卷积神经网络之前向传播算法，本篇文章将推导卷积神经网络之反向传播算法。在学习卷积神经网络算法之前，希望你对深度神经网络有一定程度的了解，我在之前也有写过相关的文章，包括深度神经网络之前向传播算法、深度神经网络之反向传播算法、深度神经网络之损失函数和激活函数、深度神经网络之正则化，可以先看一下再学习卷积神经网络。 1.DNN反向传播算法 学习CNN(卷积神经网络)反向传播算法之前，...
卷积神经网络的反向传播,卷积反向传播过程
aifamao3的博客
08-20 2222
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化
神经网络爱好者
08-07 804
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。...
cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播
m0_54846070的博客
08-15 1973
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
卷积神经网络反向传播_从直觉到公式推到
11-24
这篇文档是我迄今为止见到的写的最好的关于卷积神经网络内部机制的博文。
第五周：卷积神经网络(CNN）的反向传播
qq_41554955的博客
10-31 4131
上一个博客描述了CNN的整个过程（链接https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=120914867），这一个博客来说一下池化层（Sampling）反向传播和卷积层的反向传播的公式是怎么来的 1.池化层反向传播 池化层的反向传播就是已知后一层池化层矩阵的误差梯度，推前一层矩阵的误差梯度。 最大池化的正向传播如下： 以上图最大池化举例，池化后的数字6对应于池化前的红色区域，实际上只有红色区域中最大值数字6对池化后的结果有影响，权重为1，而其它的数字对池化后的结果影响都为0。假
卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导
huahuazhu的博客
08-04 1354
在之前的文章中我介绍了多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 南柯一梦宁沉沦：神经网络中反向传播算法数学推导83 赞同 · 10 评论文章 首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法，如果神经网络l+1层某个结点的delta误差要传到l层，我们就去找前向传播时l+1层的这个结点和第l层的哪
卷积神经网络CNN的反向传播算法推导
随风秀舞（diyoosjtu）
04-19 1005
文章目录1. 全连接层2. 池化层3. 卷积层4. 参考资料 1. 全连接层 与深度神经网络DNN的反向传播算法一致，辅助变量： {δL=∂J∂zL=∂J∂aL⊙σ′(zL)δl=(Wl+1)Tδl+1⊙σ′(zl)\left\{\begin{aligned} &\delta^L = \frac{\partial J}{\partial z^L} = \frac{\partial ...
【机器学习算法篇】卷积神经网络中反向传播算法深入理解
yongwan5637的博客
06-06 1798
背景CNN的参数调优是通过BP算法实现的，BP算法详解如下。概览使用有2个输入单元的神经网络，2个隐层神经元以及2个输出神经元。此外，隐层和输出神经元会包含一个偏置，下面是基本的网络结构：为了便于后面说明的说明，我们对该网络设置一些初始的权重、偏置以及输入和输出：反向传播的目标是对权重进行优化，使得神经网络能够学习到从任意的输入到输出的准确映射。在这篇博文中，我们仅使用一个简单的训练集，即输入为0...
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