反向传播算法

最新推荐文章于 2022-12-29 16:36:59 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 人工智能
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[5分钟深度学习] #02 反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili

反向传播算法思想：利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值

w和b的偏导与输入、输出和真实值有关

求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6，假设学习率为0.1，则更新w=0.8-0.1×0.9=0.71，更新b=0.2-0.1×0.6=0.14，loss减小

 增加层数：

 

cs231n_反向传播求导篇
一只飞鱼的博客
12-12 1098
我们已经知道基本的标量除以矩阵（或向量），矩阵（或向量）除以标量，以及稍微复杂一点的向量除向量[1]^{[1]}，行向量除以向量除以矩阵，矩阵除以向量的方法，那么矩阵除以矩阵呢？例如： XN×DWD×C=fN×CX_{N\times D}W_{D\times C} = f_{N\times C} 对W求导： ∂f∂W=XT⋅fN×C\frac{\partial f}{\partial W}
【pytorch】深度学习 线性回归训练 参数w，b如何进行反向传播详解（附推导公式，证明及代码）
miracleoa的博客
04-19 3070
文章目录一、线性回归训练的代码与结果（1）代码（2）结果二、w和b反向传播的计算过程（1）下面详解如何计算```w.grad```和```b.grad```：三、对理论进行证明测试（1）相关代码块（2）结果及分析（3）完整的测试代码四、参考 一、线性回归训练的代码与结果 （1）代码 import random import numpy as np import torch def data_...
反向传播求偏导原理简单理解
Jnchin的博客
09-23 4628
神经网络中用反向传播求偏导数的思想就相当于复合函数求偏导。 从头说起，在学生时代我们要求下面式子中，函数e(a,b)e(a,b)e(a,b)对a和b的偏导数： e=(a+b)∗(b+1)e=(a+b)*(b+1)e=(a+b)∗(b+1) ∂e∂a=?\frac{\partial e}{\partial a}=?∂a∂e​=? ∂e∂b=?\frac{\partial e}{\partial b}=?∂b∂e​=? 传统的求偏导方法就是用解析式直接求偏导即可。 但如果随着函数复合的层数增多，对应的就是神经
反向传播算法的公式推导（BP算法）
奋斗才是年轻该有的状态
07-04 7297
假设训练的样本集包含m个样例，因为此时对于单个样本我们将神经网络的代价函数定义为：   其中hW,b(x)为输入数据x经过神经网络前向传播得到的输出结果，y为期望值。   所以对于这个包含m个样本集的数据集而言，整体的代价函数应为：   上式关于J(W,b)定义中的第一项是一个均方差项。第二项是一个权重衰减项，其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。   在实际应用当中，我们使用批量梯度下降算
caffe：debug之反向传播（以Lenet为例，接上篇前向传播）
qq249356520的博客
04-17 443
本文接第一次处理TestAll，在退出TestAll后，即开始正式迭代训练网络。 step中继续执行其他过程然后进入ForwardBackward（）函数 上述函数定义在net.hpp中 其中Forward函数即在testAll中提到的net.cpp的Forward函数 Forward详细说明以及步骤都在TestAll中讲解完毕。 其一...
使用反向传播算法的多层神经网络：使用反向传播算法的多层神经网络的 MATLAB 实现-matlab开发
05-29
在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现多层神经网络，并利用反向传播算法进行训练。MATLAB是一种强大的数值计算环境，尤其适合处理复杂的数学模型，如神经网络。MNIST数据集，全称Modified National Institute...
反向传播算法.rar
12-07
反向传播算法是神经网络训练的核心算法之一，它在机器学习和深度学习领域扮演着至关重要的角色。在Python中实现反向传播可以帮助我们更好地理解这一过程，并且通过自定义实现而不是依赖现成的库，我们可以深入探究...
反向传播算法pdf讲义超详细
10-18
反向传播算法 pdf 讲义超详细 反向传播算法是机器学习中的一种常用算法，用于训练人工神经网络。下面是该算法的详细讲义： 1. Forward Propagation 反向传播算法的第一步是Forward Propagation，即前向传播。该...
神经网络反向传播算法的推导
09-18
"神经网络反向传播算法的推导" 本文将详细介绍神经网络反向传播算法的推导过程。反向传播算法是神经网络中的一种常用优化算法，用于训练神经网络模型以最小化损失函数。通过引入误差项 ，我们可以从最后一层开始，...
反向传播算法几个重要公式的详细推导
小T是我
06-20 5834
斯坦福大学《Machine Learning》第五周学习过程中，对反向传播算法的几个公式看得云里雾里的，这里做一个详细的推导和总结 公式一： 公式二： 公式三： 首先已知，这个是我们定义的，不用推导，但是为什么要这样定义呢？ 我们给神经元的加权输入添加一点改变，这就导致了神经元的输出变成了，而不是之前的。这个改变在后续的网络层中传播，最终使全部代价改变了。因此，可以用来衡量神经元里的错误量....
深度学习视频基础（四）：误差反向传播算法
qq_45802081的博客
03-10 2166
4、反向传播算法 4.1计算图 反向传播算法又称误差反向传播、BP算法( Backpropagation,缩写为BP）。 BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。 在正向传播过程中，输入信息通过输入层经隐含层，逐层处理并传向输出层。如果在输出层得不到期望的输出值，则取输出与期望之间的差异作为损失值，转入反向传播，逐层求出目标函数对各神经元权值的偏导数，构成目标函数对权值向量的梯量，作为修改权值的依据，网络的学习在权值修改过程中完成。误差达到所期望值时，网络学习结束。 前向传播： 前向传播:输入层
NLP中MLP线性层的理解
跨过一座座山
07-31 2559
1、给定某变量X([batch_size, seq_len, input_dim])，经过线性层 Y=XW+b {Y=XW+b } Y=XW+b    W维度[input_dim, out_dim]，b维度[out_dim]，Y维度为[batch_size, seq_len, out_dim]。     假定input_dim=...
反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解
IronmanJay
12-29 4299
本文总结了关于反向传播算法以及计算图的相关内容以及原理，并通过举例说明整个运算过程。下面就是本篇博客的全部内容！
深度学习的训练流程（前向传播，损失函数，优化器，反向传播更新w和b）
qq_45234219的博客
03-17 2172
代价函数是凸函数 但是模型中加完非线性激活 后，非线性层之间的多次复合变换，使得模型变的极为复杂，求出的预测值带入损失函数后，代价函数就不见得是凸函数了 我们要求出代价函数的全局极小值点，由于有理论指出：代价函数的大部分极小值点足够接近全局极小值点。所以我们求极小值点就可以 方法： 使用梯度下降算法（梯度指函数在该点处沿着该方向增长最快，那么我们沿着梯度的反方向，就可以使该函数在该点出下降最快） 为了使w和b最快达到最优值，从而最小化损失值（就是求出代价函数的极小值），我们使用优化器来更新w和b，不同
深度学习04—反向传播算法（用于参数更新、troch实现）
m0_55196097的博客
09-18 5789
（1）反向传播：该方法主要是应用链式法则的方法，求loss关于w和b的导数；（2）关于如下步骤中，l.backward()会将前向的各部梯度存入，而红色的两个代码会形成“计算图”；（3）其中：w是Tensor(张量类型)，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。grad初始为None，调用l.backward()方法后w.grad为Tensor，故更新w.data时需使用w.grad.data。
深度学习基础：矩阵求导+反向传播
TANGWENTAI的博客
10-07 1997
重点：向量对向量求导a = ， 向量a对向量W求导，导数为WT.当自变量和因变量均为向量时，求导结果为一个矩阵，我们称该矩阵为雅可比矩阵(Jacobian Matrix)。
神经网络中的反向传播&&参数更新
追光少年的博客
05-13 5352
1，前言 最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。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，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去（这种学习方法很重要），实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。 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..
深度学习---反向传播算法
小飞鸟
12-11 3601
装载原文：https://www.cnblogs.com/yeluzi/p/7418291.html 一. 一种基于矩阵运算快速计算神经网络输出的方法 在介绍反向传播之前，先介绍怎么利用矩阵运算快速的计算神经网络输出。其实在上一章对这一块也提到过，不过不够详细。这里再介绍一下，帮助大家逐渐适应基于矩阵运算的表示方式。 我们先引入一个能够明确表示连接神经网络中某两层之间的某两个神经元的权重的符...
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