机器学习-反向传播

最新推荐文章于 2025-02-08 14:09:44 发布
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1.反向传播
如图所示的两层神经网络，以它为例展示反向传播

图1 两层神经网络，以它为例展示反向传播

单层反向传播

图2 单层反向传播

双层方向传播：误差的来源是两个部分，两个部分分别计算误差

图3 双层方向传播：误差的来源是两个部分，两个部分分别计算误差

在这里插入图片描述
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机器学习17：训练神经网络-反向传播算法
Jin_Kwok的博客
07-04 1756
反向传播算法对于快速训练大型神经网络至关重要，本文将介绍算法的工作原理。
【机器学习】正向传播与反向传播
weixin_62403234的博客
11-28 1383
神经网络的训练过程中，正向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）是两个核心步骤，分别涉及到信息的传递和误差的调整。
神经网络正向传播及反向传播原理分析——神经网络之softmax(5)
石头的博客
05-09 1815
通过对本系列的学习，你可以全面的了解softmax的来龙去脉。如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通百通的特点。
图解前向、反向传播算法，一看就懂！
qq_44373268的博客
02-08 985
前向传播是神经网络中信息从输入层经过隐藏层传递到输出层的过程。每个神经元接收前一层的输出，通过加权求和和激活函数处理后传递给下一层，最终生成预测结果。此过程涉及输入信号、加权求和、激活函数应用等步骤。前向传播用于生成预测结果，在训练阶段与真实标签比较以计算损失函数，并在推理阶段直接生成预测值。反向传播则利用链式法则计算损失函数相对于权重的梯度，调整参数以减小误差，从而优化模型性能。两者结合实现神经网络的有效训练和预测。
深度学习-图解反向传播算法
weixin_42189597的博客
08-30 1424
什么是正向传播网络？ 前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的 神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性， 让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来 的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。 什么是反向传播？ 反向传播（Backpropagation algorithm）全称“误差反向传播”，是在 深度神经网络中，根据输出层输出值，来反向调整隐藏层权重的一种方法。 为什么需要反向传播？ 为什么不直接使用梯度
【AI知识点】反向传播（Backpropagation）
AI完全体
10-07 3335
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。
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
weixin_30757793的博客
06-30 3530
　　最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。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。...
机器学习-反向传播神经网络与支持向量机-基于MNIST和USPS数据集的手写数字识别系统-用于计算机视觉课程实验二的教学演示与算法性能对比分析研究项目-旨在通过两种不同机器学习方法.zip
最新发布
05-06
机器学习_反向传播神经网络与支持向量机_基于MNIST和USPS数据集的手写数字识别系统_用于计算机视觉课程实验二的教学演示与算法性能对比分析研究项目_旨在通过两种不同机器学习方法.zip
机器学习-反向传播算法
haha_426的博客
07-28 887
在学习反向传播算法之前，需要先弄清楚前向传播。 <-----------------------------------------前向传播求损失，反向传播求误差---------------------------------------> 由图可见，输入层和权重经过线性变化之后会得到Z（即图中的Z1和Z2），在隐藏层经过激活函数（如sigmoid函数）得到A（即图中的a1和a2），第二层隐藏层也是如此计算，最后得到输出值，这个过程就叫做前向传播。 得到的输出值与实际的值y存在误差.
机器学习-误差反向传播
06-28
### 机器学习中的误差反向传播技术解析 #### 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习作为其核心组成部分之一，在诸多领域取得了显著成果。其中，“误差反向传播”（BackPropagation，简称BP）算法是训练...
第七天：机器学习：神经网络-反向传播算法
weixin_54856108的博客
08-03 1334
梯度下降是一种优化算法，用于通过最小化损失函数来更新神经网络的参数。随机梯度下降（SGD）：每次使用一个样本进行梯度更新。批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：每次使用整个训练集进行梯度更新。小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）：每次使用一部分训练集进行梯度更新。Adam优化算法：结合了动量和自适应学习率的方法。反向传播是神经网络训练中的核心算法，它通过计算误差梯度来调整神经网络的权重和偏置，从而逐步优化模型性能。
反向传播算法图解
08-02
深度学习
“反向传播算法”过程及公式推导
小生不才
07-10 2698
一、定义 首先来一个反向传播算法的定义（转自维基百科）：反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播） 二、案例1 首先明确，“正向传播”求损失，“反向传播”回传误差。同时，神经网络每层的每个神经元都可以根据误差信号修正每层的权重，只要能明确上面两点，那么下面的例
【深度学习】基于计算图的反向传播详解
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Daycym的博客
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计算图 计算图就是将计算过程用图形表示出来，这里所说的图形是数据结构图，通过多个节点和边表示（边是用来连接节点的）。 下面我们先来通过一个简单的例子了解计算图的计算过程 假设我们有如下需求： 一个苹果100块钱，一个橘子150块钱 消费税为10% 买了2个苹果，3个橘子，一共需要支付多少钱？ 1、根据需要构建计算图 2、在计算图上从左向右进行计算 按着图中箭头方向“从左向右进行计算”称为正...
深度学习-正向传播&反向传播
无能狂怒博客
10-27 1161
正向传播&反向传播
反向传播图示理解
solicucu
12-24 757
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。 ...
反向传播图解法
This is Yu SI's blog. Kenny(司宇SIYU)
12-18 562
反向传播 在链式求导过程中，如果“链条”较长，那么很容易出现错漏。图解法提供了正向计算和反向求导计算的流程图，有助于理解求导过程 案例1： 已知f(x,y,z)=(x+y)⋅zf(x,y,z) = (x+y) \cdot zf(x,y,z)=(x+y)⋅z,请计算xxx=-2,yyy=5,zzz=-4时的导数∂f∂x\frac{\partial f}{\partial x}∂x∂f​,∂f∂y\frac{\partial f}{\partial y}∂y∂f​和∂f∂z\frac{\partial f}{\
神经网络前向传播和反向传播——图示理解
YlcMeng的博客
08-03 2404
听了吴恩达老师的课程之后，按照老师的方法画出神经网络中前向传播和反向传播的示意图，如有错误，请交流指正！ 其中，caches部分表示“缓存的信息”，以用于后面计算中的调用。 每一步骤所需的数据已用不同颜色的框和箭头标出。 ...
头歌平台 机器学习 --- 反向传播算法
04-28
反向传播算法是一种常用的机器学习算法，用于训练神经网络。它的基本思想是通过前向传播计算出每个神经元的输出，然后通过反向传播计算出每个神经元对误差的贡献，最后通过梯度下降法更新神经元的权重，使误差最小化。具体来说，反向传播算法会将预测值与实际值之间的误差向后传递，计算每个神经元对误差的贡献，并根据这些贡献更新神经元的权重。这样不断迭代，直到误差最小化为止。
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