深度神经网络的反向传播算法数学推导

最新推荐文章于 2022-05-27 16:35:18 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_22475211/article/details/88815457

导是在看了这两篇文章之后写的https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748
只是一步步的过程的记录，遗忘的时候可以看看在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

BP神经网络(反向传播算法原理、推导过程、计算步骤)
冲出仁川，走出马德里，故事还会再继续
06-16 4168
  反向传播算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反转，如下图所示。  反向传播算法在整个神经网络训练过程中发挥着重要的作用，它调整神经元之间的参数来学习样本中的规则，事实上权重存储了数据中存在的特征。在训练过程中，前向传播和后向传播相辅相成，如下图所示。  反向传播算法由Hinton于1986年在Nature的论文中提出。简单来说，反向传播主要解决神经网络在训练模型时的参数更新问题。假设神经网络如下图所示，为了简化推到过程，输入层只用了一个特征。同样，输出层也只有一个节点，隐藏层使用了
DNN的反向传播过程的推导
legend_hua的博客
08-11 5078
DNN网络（全连接的网络） 在进行DNN反向传播算法前，我们需要选择一个损失函数，来度量训练样本计算出的输出和真实的训练样本输出之间的损失。输出计算公式：随机选择一系列W,b，用前向传播算法计算出来的。即通过一系列的计算：。计算得出最后的输出层L对应的便是前向输出的结果。 损失函数的选择有很多，比如均方差、交叉熵。我们以交叉熵为例，介绍DNN的反向传播算法，计算公式如下： ，其中y为真实的标...
深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
weixin_33845881的博客
02-21 301
　　　　在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题 　　　　在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？　 　　　　回到我们监督学习的一般问题，假设...
DNN神经网络的反向传播算法
BTboay
04-06 857
我之前写过全连接神经网络的反向传播算法(BP算法)，连接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41398808/article/details/90904934 这篇文章是在我初学机器学习时写的文章，所以这篇文章是根据西瓜书中的推导过程进行讲述的，权重梯度的计算是针对所有参数逐个推导的，而在现实应用中是逐层递推的。 求导过程涉及矩阵求导，请自行查询相关文档 一：让我们换个视角 ...
深度学习——深度神经网络（DNN）反向传播算法
weixin_34072159的博客
08-14 514
　　深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是深度学习的基础。 　　回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$为输入向量，$y$为输出向量，利用这个训练样本训练模型的参数，使得给定模型一个$x_{test}$，其能够预测$y_{test}$。 　　采用CN...
深度神经网络（DNN）反向传播算法（BP）
sihuachun的博客
05-27 596
    \quad\;\;在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题     \quad\;\; 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？     \quad\;\; 回到我们监督学习的一般问题，假设我们有m个训练样本：{(x1，y1)，(x2，y2)，.
反向传播算法数学推导
11-21
反向传播算法是深度学习中一种重要的神经网络权重更新方法，由吴恩达教授在其机器学习课程中也有详细讲解。下面将结合给定内容进行反向传播算法的数学推导。 首先需要明确，神经网络中反向传播算法的目的是计算代价...
深度学习中反向传播算法的详细数学推导过程
最新发布
07-23
本文的核心目标是为吴恩达机器学习课程中的反向传播算法提供一份详尽的数学推导过程，旨在帮助学习者深入理解该算法的数学原理与内在逻辑，从而更好地掌握神经网络的训练机制。 在神经网络的训练过程中，反向传播...
深度学习FNN前馈神经网络概览及反向传播算法推导.pptx
05-18
深度学习FNN前馈神经网络是深度学习领域中一种基础而重要的网络结构，其设计...随着数据量的增加以及算法的不断优化，前馈神经网络以及更复杂的深度神经网络结构在实际应用中的表现愈发优异，展现出广泛的应用前景。
深度神经网络之反向传播算法
谓之小一
06-28 1928
1.DNN反向传播算法简介 回顾我们前面学到的监督问题，通常会遇到这种情况，假如有mmm个训练样本，分别为{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_m,y_m) \}，其中xxx为输入变量，特征维度为n_in，y为...
DNN反向传播算法
悟以往之不谏，知来者之可追
10-31 199
深度神经网络反向传播公式推导
iam_zhanghongliang的博客
12-09 245
深度神经网络反向传播公式推导 反向传播推到 上边连接推到的很详细。
DNN网络（二）反向传播算法
weixin_30376453的博客
12-23 225
本文摘自： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一、DNN求解参数的方法 在监督学习中，优化参数的方法 首先我们都会定义一个目标函数，一般来讲都是损失函数 通过最小化损失函数，求得最优参数 不断迭代上一个步骤直到收...
DNN的BP推导
X丶 的博客
04-30 430
向前传播： 第一层 第二层 第三层 计算代价： 反向传播： 这是一个求偏导数的线路图 我们会发现，这都是有规律的: 每一列都是一样的，也就是我们可以通过从结果J反向求偏导数，累积偏导数来反向递推计算每一层的和 也就是我们可以根据上一项的梯度(grad)来进一步求出下一项的梯度(gra...
DNN的反向传播算法
qq_39691463的博客
10-19 1072
一：DNN的反向传播算法 我们在监督学习中的一般问题是，假设我们有m个训练样本，{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中x是输入维度，输入特征维度为n_in，y为输出向量，输出的特征唯独为n_out,.我们需要利用这m个训练样本训练出一个模型，以便于在一个新的输入向量输入后，经过模型计算，可以预测y向量的输出。 那么在Dnn中，我们使输入层有n_in个输入神经元，输出层有n_out个神经元。再加上若干个隐藏层神经元，此时我们需要找到适合所有隐藏层和输出层的线性权重系数矩阵W和偏置b，让所
Java实现神经网络反向传播算法教程
反向传播算法是神经网络学习过程中的核心，用于调整网络的权重，减少预测错误。 2. 反向传播算法简介 反向传播算法是一种计算神经网络中权重变化的方法，它通过网络输出误差的计算，逆向逐层传播误差，来指导网络...
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