BP网络的反向求导

最新推荐文章于 2021-08-30 21:23:49 发布
最新推荐文章于 2021-08-30 21:23:49 发布
阅读量201 收藏
点赞数
分类专栏： 技巧 文章标签： 神经网络
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/treasuresss/article/details/50809148
版权

推荐网络地址：
https://blog.youkuaiyun.com/treasuresss/article/details/50809148

BP神经网络的反向求导
treasuresss的专栏
03-05 6239
BP神经网络本文章主要是记录BP神经网络的反向求导的具体过程，主要参考是UFLDL Tutoial。 中文版教程请戳此神经网络经典的神经网络是由多个感知器（神经元）构成的全连接的网络，本质上来说，这样的连接只是简单的线性加权和而已，所以每个神经元加上同一个非线性函数（如sigmoid，tanh等），使得网络能拟合非线性，其中这个非线性函数成为激活函数。符号描述为简便叙述，本文中的神经网络都是最简单
利用torch自动求导机制理解反向传播
最新发布
weixin_42924890的博客
02-22 1274
使用pytorch自动求导机制验证反向传播的计算过程
十分钟看懂神经网络反向传输算法
weixin_33795093的博客
03-21 823
昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现有的博文中公式推导过于复杂，不易理解，遂综合了网络中其他博文和斯坦福大学CS231n课程中的内容，整理了一份反向传输算法的通俗解释，如有错误，请各位网友指出。 一、反向传输（BP）算法的作用是什么？ 首先我们要知道我们的优化目标是什么，对于神经...
BP神经网络反向传播求导
qq_20945297的博客
05-24 769
BP、反向传播、求导等基础
bl128ve900的博客
06-09 195
博客： 1.softmax，softmax-loss，BP的解释 该博客对神经网络的前传和后传进行了详细的推导。
BP(反向传播)
qinglv1的博客
06-01 1178
转载自链接：https://blog.youkuaiyun.com/baozi__/article/details/78307479计算过程现在我们有这样一个神经网络： 输入层有两个神经元i1和i2，隐藏层有两个神经元h1和h2，偏差都为b1，输出层有两个神经元o1和o2，偏差都为b2，权重为w 神经元的输入经过激活函数转变为输出，即带权输入net经过激活函数转变为输出激活值out，如图所示： 现在一步一步进...
bp神经网络反向求导公式
04-28
BP神经网络反向求导公式就是用于计算权重和偏置梯度的数学公式。以简单的单层神经网络为例，其权重和偏置的梯度可以用以下公式计算： 对于权重wij： ∂E/∂wij = - (y - ŷ) f'(h) xi 其中E表示当前样本的损失...
Pytorch反向求导更新网络参数的方法
01-01
方法一：手动计算变量...# 反向求导 d.backward() # 定义学习率等参数 lr = 0.001 # 手动更新参数 w1.data.zero_() # BP求导更新参数之前,需先对导数置0 w1.data.sub_(lr*w1.grad.data) 一个网络中通常有很多变量,如果
BP神经网络函数化表示 BP神经网络梯度\求导函数
05-08
在BP神经网络中，通过反向传播算法更新权重。该算法的关键在于求得损失函数关于权重的梯度，即每个权重对网络总误差的贡献。梯度计算通常采用链式法则，逐层反向传递误差。对于单个神经元的权重梯度，可以表示为： ...
BP网络反向传播推导
z630832564的博客
03-25 221
COURSERA:多层神经网络反向传播的推导 多层神经网络反向传播的推导 BP网络其实就是多个逻辑斯特模型的组合，逻辑斯特模型的梯度下降反向传播请看上一篇。 首先，前向传播的过程是这样的 al=σ(zl)=σ(Wlal−1+bl) a^l = \sigma(z^l) = \sigma(W^la^{l-1} + b^l) al=σ(zl)=σ(Wlal−1+bl) ala^lal是第L层的输出，列...
BP神经网络中求偏导的矩阵表示
07-19
本文推导了BP神经网络反向传播算法，并用矩阵进行表示，文章中先介绍矩阵偏导数的知识，再将其用到推导中。
BP反向传播的详细推导
陌若安生的博客
09-22 986
文章目录一、MSE损失函数推导二、交叉熵损失函数推导 对应于上一篇博客的BP神经网络的初步介绍中的七、BP反向传播的详细推导 博主写博客旨在向他人学习过程的基础上整理的知识点，便于自己理解，以后复习也可以常看看。如果有错，望指出，博主定会虚心接受，细心改正。 一、MSE损失函数推导 两层的神经网络计算图 绿色代表权重参数wjkw_{jk}wjk​,橙色代表基底参数bjb_jbj​。可见虽然网络图上...
BP：矩阵求导
weixin_41703033的博客
12-27 534
知乎：如何理解矩阵对矩阵求导 affine/linear(仿射/线性)变换函数详解及全连接层反向传播的梯度求导 简书：机器学习-矩阵求导 5分钟学会矩阵求导 矩阵求导计算法则 例题 矩阵求导公式 矩阵求导总结 Optimizing RNN performance   反向传播原理 & 卷积层backward实现<一> 反向传播之六：CNN 卷积层反向传播 ...
BP神经网络-从推导到实现
river_19的博客
08-30 377
1.BP神经网络结构与原理 由于BP神经网络参数超级多，如果不先定义好变量，后面非常难理解，故针对上述图形，定义如下: 通过上面的定义可知： 2.BP神经网络公式推导 第一次项是均方差项（经验风险），第二项是正则项。可以看出，代价函数是关于所有权重和偏置的方程，要通过求代价函数最小来得到最佳的权重和偏置，可以采用梯度下降法逐步下降迭代得到，具体为： 现在就是要求各权重和偏置的偏导，直接求上述式子会发现非常困难，而BP反向传播算法就是一种方便的求解...
BP神经网络模型及梯度下降法
热门推荐
牧野的博客
06-26 5万+
BP（Back Propagation）网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 BP神经网
详解BP算法之链式求导法则
qq_46110834的博客
12-11 4261
BP算法的文章很多，但是详解BP算法中的链式求导法则应该只此一家了。包括Hinton关于BP网络的原始论文，对链式求导法则也只是一带而过。 文章先从简化版本的链式法则讲起，再将其应用到BP算法中。 简化版本的链式法则 两层嵌套（复合)函数 如上图所示，E是A1,A2,A3的函数，A1,A2,A3都是B1函数。此时，简单的运用链式求导法则即可求得E关于B1的偏导： dEdB1=dEdA1∗dA1dB1+dEdA2∗dA2dB1+dEdA3∗dA3dB1\frac{dE}{dB_1}=\frac{dE}{dA
神经网络求导
Orbita_wangtao
12-19 3588
神经网络求导 本篇本来是想写神经网络反向传播算法，但感觉光写这个不是很完整，所以就在前面将相关的求导内容一并补上。所谓的神经网络求导，核心是损失函数对线性输出 z(z=Wa+b)z(z=Wa+b) 求导，即反向传播中的 δ=∂L∂zδ=∂L∂z ，求出了该值以后后面的对参数求导就相对容易了。 JacobianJacobian 矩阵 函数 f:Rn→Rmf:Rn→Rm ，则 JacobianJ...
BP算法双向传_链式求导最缠绵（深度学习入门系列之八）
weixin_34040079的博客
06-26 619
摘要：说到BP(Back Propagation)算法，人们通常强调的是反向传播，其实它是一个双向算法：正向传播输入信号，反向传播误差信息。接下来，你将看到的，可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解，不信？来瞅瞅并吐吐槽呗！ 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一）人工“碳”索...
【Autograd】深入理解BP与自动求导
CD's Coding
10-20 5936
“所有数值计算归根结底是一系列有限的可微算子的组合” ——《An introduction to automatic differentiation》 BTW：也可以点击传送门去我的个人主页看这篇文章哦~ 符号语言的导数 《Deep Learning》 Chap 6.5.5 代数表达式和计算图都对符号(symbol) 或不具有特定值的变量进行操作。这些代数或者基于图的表达式被称为符号
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