MLP，CNN，RNN前向传播与反向传播推导和Python实现

最新推荐文章于 2025-10-15 19:24:00 发布
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#深度学习 #机器学习 #神经网络

该博客详细介绍了如何使用Python的numpy库从头开始构建深度神经网络（DNN）。作者KennCoder7分享了代码实现，涵盖了DNN的基础结构和训练过程，为读者提供了一个实践性的教程。
Back Propagation后向传播算法 Python实现
张张的专栏
05-09 2797
Back Propagation后向传播算法 Python实现后向传播算法用来自动调节神经网络的参数，本次实现代码完全参照Back Propagation的讲解 选取sklearn.datasets的moon数据集的前250个样本进行训练，迭代10000次之后可以得到训练准确率达到87.6%
MLP反向传播
02-07 1476
深度学习——反向传播算法
CNN学习（4）：前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导
共同学习，共同进步。
05-15 3992
前馈神经网络FNN、多层感知机MLP和反向传播推导
【Pytorch】MLP反向传播
最新发布
m0_69487786的博客
10-15 532
完成这 3 步，你就真正“拥有”了反向传播——以后无论遇到 CNN、RNN、Attention，都只是把“σ′”换成别的激活函数，把“Σ δk Wjk”换成卷积或循环连接，骨架永远不变。如果当前层不是输出层，而是隐藏层，就把“上游传回来的 δ”先乘一次“权重”，再乘自己的 σ′，得到“本层 δ”，再继续往后传。背后就是在跑“δk = Ok(1–Ok)(Ok–tk)”和“δj = Oj(1–Oj) Σk δk Wjk”这两行。把这两行背下来，你就拥有了“手写反向传播”的最低配置。
深度学习(十六)——MLP反向传播
weixin_43633568的博客
02-29 720
多层的理解： 把前面遮住，Oj就是公式里的xj
20、21_链式法则、MLP(多层感知器模型)反向传播
涂作权的博客
02-04 428
1.17.链式法则 x经过参数w1和b1得到y1，y1再通过w2和b2得到y2，要求y2对w1的导数，可以求y2对y1然后y1对w1的导数。PyTorch可以自动使用链式法则对复杂的导数求解。 # -*- coding: UTF-8 -*- import torch x = torch.tensor(1.2) w1 = torch.tensor(2.3, requires_grad=True) b1 = torch.tensor(1.3) y1 = x * w1 + b1 w2 = torch
【AI基础：神经网络】18、多层感知器与反向传播算法解析：从信号传播到误差修正的深度学习基石
RickyIT的专栏
08-24 1120
xx1x2xx1​x2​（异或问题的输入）z1w11x1w21x2b1z1​w11​x1​w21​x2​b1​（隐藏层神经元1的加权和）a1σz1a₁ = σ(z₁)a1​σz1​（隐藏层神经元1的激活输出，σ为Sigmoid）z2w12x1w22x2b2z2​w12​x1​w22​x2​b2​（隐藏层神经元2的加权和）a2σz2。
神经网络中反向传播算法的实现与解析
在具体实现中，反向传播通常分为两个主要阶段：前向传播和反向传播。前向传播负责计算每一层的净输入和激活输出；反向传播则从输出层出发，利用已知的损失梯度反向传递误差信号，逐层计算权重梯度并存储。值得注意的...
【深度学习算法揭秘】：前向传播与反向传播算法的精髓与应用
![【深度学习算法揭秘】：前向传播与反向传播算法的精髓...本文对深度学习算法进行了系统性的概述，详细介绍了前向传播算法和反向传播算法的理论基础和实际编程实现。首先，本文解释了前向传播算法在神经网络中的作用及
Python机器学习入门：背向传播与常用工具代码示例
该项目很可能是基于纯Python + NumPy实现的，避免依赖高级框架，以便让学习者能够从零开始理解底层算法逻辑，尤其是反向传播（Backpropagation）过程的数学推导与代码实现。反向传播是训练神经网络的核心算法，它...
手写实现神经网络：Python机器学习实战
而是一个系统性的学习路径，涵盖了神经网络建模的全流程：从数学基础（线性代数、微积分、概率论）到算法设计（前向/反向传播），再到编程实现（Python+NumPy），最后到模型训练与调优。通过亲手实现一个神经网络，...
深度学习之RNN、LSTM及正向反向传播原理
01-06
综述  RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。     RNN及改进的LSTM等深度学习模型都是基于神经网络而发展的起来的认知计算模型。从原理来看，它们都是源于认知语言学中的“顺序像似性”原理：文字符号与其上下文构成一个“像”，这个“像”可以被认为是符号与符号的组合——词汇，也可以被认为是词汇与词汇的句法关系——依存关系。算法
多层感知器和反向传播算法 利用 Python 实现并与 MQL5 集成
Herzqt123的博客
06-14 634
海量策略，关注我
RNN-LSTM-GRU前后向传播
qq_41780357的博客
03-12 488
RNN基础篇 RNN-LSTM前后向传播 GRU前后向传播 RNN易出现梯度消失和梯度爆炸，LSTM和GRU完美的解决了该问题，相对于LSTM，GRU少了一个门，因此消耗资源少！ ...
CNN的Python实现——第六章：梯度反向传播算法
qq_38293297的博客
07-23 2027
文章目录第6章 梯度反向传播算法6.1 基本函数的梯度6.2 链式法则6.3 深度网络的误差反向传播算法6.4 矩阵化6.5 softmax损失函数梯度计算6.6 全连接层梯度反向传播6.7 激活层梯度反向传播6.8 卷积层梯度反向传播6.9 最大值池化层梯度反向传播 第6章 梯度反向传播算法 6.1 基本函数的梯度 6.2 链式法则 6.3 深度网络的误差反向传播算法 6.4 矩阵化 6.5 softmax损失函数梯度计算 6.6 全连接层梯度反向传播 6.7 激活层梯度反向传播 6.8 卷积层梯度反向传
pytorch学习笔记（十八）——MLP反向传播
weixin_46753186的博客
04-01 880
pytorch深度学习：MLP反向传播
初始PyTorch（三）：感知机&MLP反向传播
sleepinghm的博客
03-23 462
1.单层感知机 σ只有一个，其中。 求导过程： 2.多层感知机 ，其中 求导过程： 3.MLP反向传播
【DL】CNN的前向传播和反向传播（python手动实现）
weixin_45780839的博客
04-03 2067
基于python手动实现卷积层的正反向传播
对MLP（BP神经网络）反向传播公式的理解
(ﾉﾟ▽ﾟ)ﾉ的博客
07-26 4828
虽然用了很久的神经网络编程框架了（不过也隔了很长时间没接触），但反向传播公式怎么来的还是记不住。于是今天就手动推导了一下。 预定义变量 （以下所有向量都为列向量） 对第 i 层网络，权重(weight)为 Wi，偏置(bias)为 bi，激活函数为 f ，输入为 a[i-1]，输出为 ai，其中 (Wi*a[i-1]+bi) 习惯上称为 zi ai=f(Wiai−1+bi)=f(zi) a_i =...
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