backpropagation算法学习

最新推荐文章于 2024-10-07 20:31:25 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： backpropagation
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36792525/article/details/81094243
这篇博客探讨了backpropagation算法的详细过程，包括如何计算每一层的输出和使用的重要方程。博主分享了个人的学习笔记，尽管部分内容可能较难理解，但对于想要深入了解该算法的读者来说，是个有价值的参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

此算法在学习的基础课程有提到过，当时只是一个基础的概念，没有深究

Backpropagation核心解决的问题: ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 的计算, 针对cost函数C

1.计算每一层的输出

中间向量z就是每层未进行sigmoid的输出值

四个重要方程

这是个人笔记，读者看不懂不用看

几个重要地方

反向传播算法（backpropagation）
qq_31267769的博客
09-02 1万+
算法简介 百度百科： BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。 ...
反向传播算法（BackPropagation）
qq_50974223的博客
04-15 488
反向传播算法（BackPropagation） 首先介绍一下链式法则 假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环 BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y1y_1y1​代表的是经过模型预测出来的，y1=w1∗x1+w2∗x2y_1 = w1 * x1 + w2 * x2y1​=w1∗x1+w2∗x2，而y1y^1y1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误
Back Propagation算法
weixin_43272605的博客
12-01 1637
1：神经网络简析 2：Back Propagation算法 3：用BP神经网络解决异或问题 前面对于一个神经网络分析了它的前馈计算结果 但是对于参数更新一直还没有说 这里先采用Back Propagation算法。学这个东西的时候，许多线性代数的知识都忘得差不多了，所以可能适合很多没有学过线性代数或者线性代数知识匮乏的人一起研究。 先来简单构建一个二层神经网络 这里最...
Backpropagation算法
静默丶
09-22 567
Backpropagation算法 1.首先总结4个方程 分别介绍：   BP1：输出层的delta 也就是∂C/∂z,根据链接法则，∂C/∂z = ∂C/∂a * ∂a/∂z  注意这个*指的是点乘 也就是对应的元素相乘，而不是矩阵乘法 对于不同Cost函数 有不同的  根据对应的Cost
（20）Back Propagation算法
大模型与Agent智能体
04-04 418
人工智能AI系统的学习过程和人类的学习过程一样，你要么从过去的经验中学到一些东西，然后改进，要么就是视而不见。我们传统的编程方式是过去有误差，但代码编写以后，对里面的行为...
python实现BackPropagation算法
12-23
实现神经网络的权重和偏置更新，很重要的一部就是使用BackPropagation（反向传播）算法。具体来说，反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w（权重）和b（偏置）相对于目标函数的导数，这样就可以在原来的w，b的...
Matlab开发深度解析：Backpropagation算法教程
资源摘要信息: "Matlab开发在主要模式中的辅导辩论宣传，以获得更多的建议" 主要讨论了使用Matlab进行反向传播算法（backpropagation）的开发与教育。反向传播算法是用于训练人工神经网络的一种有效方法，也是深度...
反向传播算法（Backpropagation）
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
03-25 772
反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是一种广泛应用在多层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）中用于训练权重和偏置参数的方法。反向传播算法的核心在于计算网络中每个权重参数对于总损失函数的梯度，然后通过梯度下降法或其他优化算法来更新这些权重，以期达到最小化损失函数的目的。通过迭代执行上述过程，直到网络在训练集上达到预定的收敛标准或者达到预设的最大训练轮数为止。这样训练出来的网络就能够对新的输入数据进行有效的预测和分类。
backpropagation算法实现
03-22
backpropagation C语言实现
BackPropagation算法
xueli1991的博客
08-17 1487
BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。 简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 要回答题主这个问题“如何直观的解释back propagation算法？” 需要先直观理解多层神经网络的训练。 机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的曲线揭示这些样
反向传播(Backpropagation)算法详解
热门推荐
Flyingzhan的博客
11-05 2万+
反向传播(back propagation)算法详解 反向传播算法是神经网络的基础之一，该算法主要用于根据损失函数来对网络参数进行优化，下面主要根据李宏毅机器学习课程来整理反向传播算法，原版视频在https://www.bilibili.com/video/av10590361/?p=14. 首先，我们来看一看优化方程： 上面的损失函数是普通的交叉熵损失函数，然后加上了正则化项，为了更新...
神经网络算法 - 一文搞懂Back Propagation（反向传播）
2401_85328934的博客
08-27 2112
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，带您一文搞懂反向传播Back Propagation。
【AI知识点】反向传播（Backpropagation）
最新发布
AI完全体
10-07 3536
反向传播（Backpropagation） 是训练神经网络的核心算法，它通过反向逐层计算损失函数对每个权重的梯度，来反向逐层更新网络的权重，从而最小化损失函数。
BP(back propagation)反向传播
weixin_30251587的博客
10-07 222
转自：http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计中一个常见的任务就是拟合，也就是给定一些样本点，用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系。 深度学习同样也是为了这个目的，只不过此时，样本点不再限定为(x, y)点对，而可以是由向量、矩阵等等组成的广义点对(X,Y)。而此时，...
Backpropagation
Ronald__Wang的博客
06-05 1090
这篇博客主要推导深度神经网络中，经典的Backpropagation求导算法的推导。 因为是随手做的笔记，所以中间有一些中英文夹杂的表达，希望不会对您的理解不会有干扰。还请读者见谅。 In this part, we will derive some most important equations in deep learning. \ 在一个神经网络中，使用alka^l_k表示第l层，第k个神
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