backpropagation algorithm 理解

最新推荐文章于 2024-12-15 10:04:59 发布
最新推荐文章于 2024-12-15 10:04:59 发布
阅读量2.8k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： deep learning backpropagation
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guoyilin/article/details/41252561
本文详细解析了斯坦福大学提供的深度学习教程中关于BP算法求导公式的推导过程，解释了errorterm的定义及其在计算节点对整体误差贡献程度中的作用。

刚看stanford的deep learning教程关于bp算法的介绍：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Backpropagation_Algorithm的时候，可能不太清楚为什么求导公式是这么计算的，特别是error term的定义感觉挺模糊的，error term 定义了该节点对整体error的贡献程度。为了详细了解推导的过程，我假设在4层网络中，通过求导的chain rule，验证教程上的求导公式。



【机器学习】训练多层神经网络Backpropagation Algorithm Explained and Illustration
AI天才研究院
08-28 817
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 Backpropagation 是一种用于训练多层神经网络的最常用的算法之一，是深度学习领域中最基础也最重要的算法。在这一系列文章中，我们将通过全面的讲解，揭示其背后的原理、机制以及如何使用它来解决深度学习中的很多实际问题。 在这篇文章中，我们将深入
深度学习笔记三：反向传播（backpropagation）算法
热门推荐
谢小小XH
12-16 4万+
接上一篇的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works 在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之
Back Propagation Algorithm
JChen的博客
11-06 445
以前写的算法。（数据集见图） package BP; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util
Deep learning---------------Back propagation Algorithm（BP algorithm)
精锐小庄的专栏
12-02 1781
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： 这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含  个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为： 以上公式中的第一项  是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。 [注：通常权重衰减
深度学习基础（二）Backpropagation Algorithm 分类： ...
dengxundong1074的博客
01-19 217
我们知道神经网络有forward propagation，很自然会想那有没有Backpropagation，结果还真有。 forward progation相当于神经网络额一次初始化，但是这个神经网络还缺少训练，而Backpropagation Algorithm就是用来训练神经网络的。 假设现在又m组训练集 代价函数为： 单个神经元的 神经网络...
[Deep Learning] 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）
Oh_MyBug的博客
02-18 685
Chain Rule（链式法则） Case 1 如果有： y=g(x)      z=h(y)y = g(x)\ \ \ \ \ \ z = h(y)y=g(x)      z=h(y) 那么“变量影响链”就有： Δx→ΔyΔz\Delta x\rightarrow \Delt...
反向传播算法_9.2 反向传播算法 Backpropagation Algorithm
weixin_39939904的博客
12-14 295
之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的ℎ?(?)。现在，为了计算代价函数的偏导数，我们需要采用一种反向传播算法，也就是首先计算最后一层的误差，然后再一层一层反向求出各层的误差，直到倒数第二层。以一个例子来说明反向传播算法。假设我们的训练集只有一个实例，我们的神经网络是一个四层的神经网络，其中? = 4，?? =...
Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink：Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink。-matlab开发
05-30
反向传播（Backpropagation）是MLP网络最常用的训练算法之一。该算法通过计算损失函数的梯度来更新网络权重，以最小化预测输出与实际目标之间的误差。反向传播过程分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，...
神经网络算法推演----------:反向传播算法 Backpropagation Algorithm
鲲鹏望舒
03-20 1174
反向神经网络（Backpropagation neural network)   继续分享给大家反向神经网络的数学过程推导，以便更好的理解神经网络的梯度下降算法工作过程，原文请参考=====>>>>>> 2.1 代价函数的定义 假设我们有一个固定样本集 {(x(1),y(1)),…,(x(m),y(m))}{(x(1),y(1)),…,(x(m),y(m)...
反向传播算法之要点(Backpropagation Algorithm)
qq_37523061的博客
12-07 2965
反向传播算法之要点(Backpropagation Algorithm) Introduction 反向传播是一个很简单的算法，一个学习过微积分的人就能够轻松的理解。本文拒绝让人打不起看的精神冗余繁杂，希望能简洁的把反向传播的算法的推导过程和求解过程进行简洁、清晰的表述。 本文目标读者： 大概了解反向传播，但是还没有理解反向传播的公式推导过程。 反向传播的要点只有3...
一步一步分析讲解神经网络基础-backpropagation algorithm
凡难事必作于细的博客
12-22 1535
backpropagation算法 neutral network的基础。需要要掌握的基础知识。理解地方。我用红色字体输出。The project describes teaching process of multi-layer neural network employing backpropagation algorithm. To illustrate this process the th
神经网络和深度学习（二）——BP(Backpropagation Algorithm, 反向传播算法)
亮亮的博客
11-07 2988
上一周主要看了 Neural Networks and Deep Learning  网上在线课程的第二章的内容 和 斯坦福大学 《机器学习》的公开课，学习了BP( Back Propagation Algorithm, 反向传播算法)。现在总结如下：        只要使用神经网络就会用到BP算法，反向传播算法可以用来学习神经网络的权值，仍然采用梯度下降算法，以最小化网络的实际输出与目
Back propagation Algorithm
afsvl68886的专栏
03-03 164
Coursera上Machine Learning课程中back propagation algorithm中有2个参考： https://www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/pjdBA/backpropagation-algorithm 这个链接给出了back propagation的伪代码。 https://www...
Back Propagation算法
weixin_43272605的博客
12-01 1644
1：神经网络简析 2：Back Propagation算法 3：用BP神经网络解决异或问题 前面对于一个神经网络分析了它的前馈计算结果 但是对于参数更新一直还没有说 这里先采用Back Propagation算法。学这个东西的时候，许多线性代数的知识都忘得差不多了，所以可能适合很多没有学过线性代数或者线性代数知识匮乏的人一起研究。 先来简单构建一个二层神经网络 这里最...
BackPropagation算法
xueli1991的博客
08-17 1489
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。 要回答题主这个问题“如何直观的解释back propagation算法？” 需要先直观理解多层神经网络的训练。 机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的曲线揭示这些样
反向传播算法 Backpropagation Algorithm
weixin_30780221的博客
01-14 236
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（x,y），其代价函数为：这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含 个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为： 以上公式中的第一项 是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。 [注：通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ，比如...
反向传播(Backpropagation Algorithm)
岁寒良木的博客
09-16 247
神经网络的学习之代价函数和反向传播过程，包含案例（手动推导 更容易理解）
【漫话机器学习系列】008.反向传播算法（Backpropagation Algorithm）
最新发布
IT古董
12-15 970
反向传播（Backpropagation，简称 BP）是一种高效的梯度下降算法，用于优化神经网络的权重和偏置。它通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，从而调整参数以最小化损失函数。
神经网络符号规则提取：识别IT采纳组织的策略
1. 反向传播算法（Backpropagation Algorithm）：作为神经网络训练中最常用的算法之一，反向传播通过计算损失函数关于网络权重的梯度来更新权重，从而让网络学习数据中的模式。然而，这种方法的一个显著缺点是它可能...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值