一张图带你看懂如何反向传播计算梯度

最新推荐文章于 2025-09-09 07:30:00 发布
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本文通过一张清晰的图表详细解释了反向传播算法在神经网络中的工作原理，帮助读者理解如何有效地计算梯度，从而优化网络权重。适合深度学习初学者及进阶者阅读。

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一张图带你看懂如何反向传播计算梯度😉😉😉

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同步发布在个人博客一张图带你看懂反向传播计算梯度！

每天五分钟深度学习:前向算损失，反向算梯度，梯度下降更新参数
huanfeng_AI的博客
09-07 78
大家看这几章的时候可能会很难受，这是因为公式太多了，这里之所以放公式的原因就是告诉大家神经网络的前向传播和反向传播其实就是矩阵计算，没有什么神奇的地方，神经网络的训练就是前向传播计算损失，反向传播计算梯度，然后梯度下降完成参数更新，在实际搭建网络的时候，深度学习框架会帮助我们完成这个任务，所以我们对这个要有一个简单的认识，实际中不需要我们一步一步的计算，但是我们要知道它是大概这样计算的.
PyTorch教程-2：PyTorch中反向传播的梯度追踪与计算
超级超级小天才的博客
12-12 1万+
PyTorch 教程系列：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38962621/category_10652223.html PyTorch教程-2：PyTorch中反向传播的梯度追踪与计算 基本原理 torch.Tensor类具有一个属性 requires_grad 用以表示该tensor是否需要计算梯度，如果该属性设置为True的话，表示这个张量需要计算梯度，计算梯度的张量会跟踪其在后续的所有运算，当我们完成计算后需要反向传播（back propagation）计算梯度时，使用 .back
一步一步教你反向传播，求梯度(A Step by Step Backpropagation Example)
勿以恶小而为之,勿以善小而不为
02-20 4017
本文是我在学习反向传播时翻译的一篇文章。原文链接如下。 A Step by Step Backpropagation Example 实例学习 在这个例子里，我们将制作一个小型神经网络。它有连个输入，两个隐藏的神经元，两个输出神经元。 此外，隐藏和输出的神经元都包含了一个偏差（bias）。下图是这个神经网络的结构。 下面我们给各个参数设定一些值。权重(w) , 偏差(b) 和用来训练的输入输出 ...
梯度下降、反向传播原理，计算图
weixin_30394981的博客
06-09 343
有限差分估计梯度： 写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大 解析梯度： 计算图： 反向传播工作机制： 从输出开始乘以每个节点的本地梯度，一直传递到输入 梯度从后向前传播（链式法则） sigmoid函数： 加法门、max门、乘法门： 加法门相当于分配梯度 max门相当于路由器，将梯度传给上游最大值所在节点 ...
深度学习网络反向传播时梯度计算图（Computational Graph）详解
zeeq的博客
03-17 1671
  首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子：   这个表达式描述了一个使用sigmoid激活函数的二维神经元（输入x和权重w）。但现在让我们简单地把它看作是从输入w，x到一个数的函数。该函数由多个gate组成，可以拆解为更简单的函数：
深度学习实践 反向传播算法(在图上进行梯度传播非常重要的算法)
EP的别三日
10-28 1487
文章目录Back Propagation知识代码： Back Propagation 知识 w.item()： 可以直接将梯度变成标量 w.data: 取数值进行计算 不会构建计算图 w.zero_(): 释放数值 对其清零 计算过程可以看作在图上进行梯度传播 训练的目的：使Loss取更新。计算Loss对w的导数，对w进行更新。因为目标不是y_pred取最小，而是使损失Loss取最小。 如何将复杂的网络看成图，在图上传播梯度，根据链式法则求出梯度。（反向传播：Back propagation） W：权重矩
反向传播图示理解
solicucu
12-24 814
两层感知器理解反向传播 如上面所展示，对于每个结点处的前面的权重更新，其梯度等于本地梯度*上游传回来的梯度gi . 而且，反向传播传回的梯度只需要计算到倒数第二层（假如输入也算一层的话），如上图所示，只需要计算到g5,g4即可。 ...
梯度下降与反向传播
星辰的博客
06-10 619
梯度下降与反向传播
深度学习之路（2）梯度计算原理-反向传播
NO_1967的博客
06-30 1006
书籍参考 参考英文在线书籍 Neural Networks and Deep Learning 第二章。 博文提要 上篇讲了代价函数、梯度下降法进行学习调参的过程，但是没有讲怎么计算梯度！一个快速计算的方法就是反向传播。 该篇着重介绍这两个概念，偏数学一些，数学兴趣不浓的话可以快速浏览，懂不懂没关系，不影响后续学习。在实践中也不需要你懂得反向传播，函数库底层都封装好了，你直接调用即可。但是懂得它会有个好处，让你更深刻理解调参怎么影响的神经网络。要弄懂这，需要大量的记忆上的重复，产生条件反射，看到文字或符号就
计算梯度:网络的前向与反向传播 和 优化方法:更新模型参数的方法
weixin_42136255的博客
03-29 1785
计算梯度:网络的前向与反向传播 和 优化方法:更新模型参数的方法
【PyTorch实战：计算梯度】11、深度学习前向与反向传播指南：揭秘模型“自学”的核心逻辑
RickyIT的专栏
09-09 1040
摘要：本文通过“建塔”比喻形象讲解神经网络训练逻辑，将前向传播比作按蓝图施工（输入→输出），反向传播比作溯源纠错（梯度计算→参数更新）。核心数学工具包括导数、偏导数、梯度和链式法则，用于高效计算参数对损失的影响。实战部分以两层全连接网络为例，详细拆解前向传播的线性计算、激活函数及损失计算步骤，并强调缓存中间结果的重要性。实际训练需批量处理数据，通过矩阵运算加速流程。整个过程循环迭代，最终实现模型自我优化。
道理我都懂，但是神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？
小白学视觉
08-02 681
来自 | 知乎 作者丨DarkZero链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/25202034编辑丨极市平台本文仅用于学术分享。若侵权，请联系后台作删文处理。相...
梯度反向传递(BackPropogate)的理解
genous110的博客
02-19 5263
PyTorch的学习和使用（六） 多个网络交替情况 最近使用PyTorch搭一个对抗网络，由于对抗网络又两个网络组成，其参数的更新也涉及到两个网络的交替。简单如下：生成器（generator）生成新的数据，辨别器（discrimator）用于判断数据是真实的还是生成的。通过训练辨别器使辨别器可以准确的分辨数据的真伪，通过训练生成器使辨别器无法分辨真伪。详见Generative Adversaria...
计算梯度的三种方法： 数值法，解析法，反向传播法
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遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
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内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
BP神经网络基本原理与反向传播算法详解
资源摘要信息:"BP神经网络的基本原理-一看就懂.doc"是一份深入浅出地介绍反向传播（Back Propagation, BP）神经网络核心机制的技术文档，旨在帮助初学者快速掌握该类人工神经网络的结构、工作流程与训练算法。...
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