反向传播，权值更新，梯度下降，

最新推荐文章于 2024-09-25 19:52:15 发布
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梯度下降与反向传播算法的原理与推导
qq_53019232的博客
02-12 4270
梯度下降与反向传播算法的原理与推导 梯度下降算法是机器学习中最常用的优化算法之一，它可以求得目标函数的最小值，即算法的最优解。而对于复杂的多层神经网络来说，运用梯度下降算法十分复杂，因为其包含求导过程，为此学者将多层神经网络的优化问题简化为反向传播过程，也就是说，将目标函数（输出误差项）层层传递回输入层，求出每个节点的误差项，并根据每个节点的误差项更新各个权值。首先我们复习梯度下降算法，然后详细推导反向传播算法的原理。 梯度下降算法 我们的目标是优化目标函数，即求得目标...
神经网络中的梯度下降与反向传播的关系（大白话，通俗易懂版本）
crxk_的博客
07-24 1万+
神经网络 神经网络就是一个”万能的模型+误差修正函数“，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。 举一个例子：比如某厂商生产一种产品，投放到市场之后得到了消费者的反馈，根据消费者的反馈，厂商对产品进一步升级，优化，从而生产出让消费者更满意的产品。这就是神经网络的核心。 神经网络的本质 机器学习可以看做是数理统计的一个应用，在数理统计...
反向传播、反向推导梯度更新
liu_yuan_kai的博客
02-04 834
定义一个简单的网络： 首先回顾前向过程，是这样的： Sigmoid激活： 开始推导反向传播了： 目标损失函数： 在本例当中就是： 我们以更新W4为例子来展开反向推导： 梯度更新W4 ： 根据链式法则： ...
反向传播理论更新梯度分析（超级详细附图）
weixin_55189321的博客
06-26 9279
这就是对一个前向传播中的某个参数进行梯度更新的过程，当然这个更新过程不可能是一次完成的，在进行完一次反向传播更新梯度后紧接着会进行下一个前向传播，然后重新计算误差，这样多次循环之后会使得损失值逐渐降低，当达到某个设定值时这个循环更新梯度的过程就会停止，从而完成一整个训练流程。这是一个简单的三层神经网络X1和X2都是输入的数据，每个蓝色球就代表一个神经元，而每个神经元是由两个部分组成，一个是输入值X和权重系数W的线性方程，即表示为e=WX+b,b是偏置，上面这一行的e就是指的神经元的e。
【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数
因为热爱所以坚持
12-30 2390
简单的说，求导就是求梯度，有了梯度就可以更新参数，更新了的新参数就是损失函数减小的一组参数，如此往复，就是模型学习样本数据，就是我们训练了模型。当损失函数小到我们可以接受的程度，此时的模型就是最优的模型，此时的模型就可以很好的帮我们人类预测样本了。我们计算loss关于w、b的偏导，从几何角度看，就是在loss函数的(w,b)点，找到了loss的切面，而沿着这个切面的反方向就是loss下降最快的方向，所以当(w,b)沿切面反方向走到(w',b')时，loss就变小了一点。从模型角度来说，就是模型学习的过程。
深层神经网络中反向传播采用梯度下降法更新神经网络参数的原理解释
weixin_42974146的博客
08-05 4277
假设a为神经网络的参数（实际上代表W和b），f(x)表示在给定的参数取值下，训练数据集损失函数的大小，整个神经网络的优化过程可以抽象为寻找一个参数x，使f(x)最小。 其梯度是，在定义一个学习率n，来定义每次更新的幅度，也可以说是每次参数移动的幅度。由此得到参数的更新公式： 举个例子假设损失函数是,首先随机产生一个参数x的初始值，然后在通过梯度和学习率来更新参数x的取值。例子中梯度为x，假设参数...
BP算法的反向传播和权值修正(1)
享受旅行中的VIP快乐
11-01 5829
1.BP神经网络算法： 2.权值和阈值修正： BP神经网络典型结构： （1）信号的前向传播过程： 隐含层第i个节点的输入neti： 隐含层第i个节点的输出yi： 输出层第k个节点的输入netk，k=1： 输出层第k个节点的输出ok ，k=1： （2）误差的反向传播过程： 误差的反向传播，即首先由输出层开始逐层计算各层神经元的输出误差，然后根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改...
梯度下降权值更新图解
09-22
关于神经网络 梯度下降的公式推导，资料来自中文维基百科：反向传播算法。这里对其进行了图解。发现还是维基比较好，原来一开始看英文版的反向传播算法，最后公式纠结了老半天，估计是错的吧，但是中文版的公式却很...
og.zip_反向传播_权值
09-21
反向传播算法是基于梯度下降法的，其目标是通过减少损失函数来最小化预测输出与实际目标之间的差异。在这个“og.zip_反向传播_权值”压缩包中，我们有两个关键的文件：GABPMain.m 和 Objfun.m，它们可能分别对应着...
知识卡片 反向传播中的梯度
MineData
08-12 1160
前言：本文介绍神经网络中通过反向传播计算梯度的原理，并通过代码演示计算正向和反向传播中的矩阵相乘得出梯度。反向传播中的梯度反向传播(backpropagation)中的梯度神经网络的基本...
从零到一实现神经网络（六）：误差反向传播算法更新网络权重
m0_54510474的博客
04-21 3391
误差反向传播算法原理，误差反向传播更新权重参数，三层神经网络实现
【算法】反向传播算法
藓类少女的博客
09-25 2634
David Rumelhart 是人工智能领域的先驱之一，他与 James McClelland 等人在1986年通过其著作《》详细介绍了，这一算法为多层神经网络的训练提供了有效的途径，是深度学习发展的重要里程碑之一。
（草履虫都能看懂-通俗带简单案例-持续更新）深挖神经网络中的反向传播机制-权重更新算法
m0_73160444的博客
05-21 897
在反向传播过程中，我们首先需要知道模型的预测与真实值之间有多大的差异，这就是损失 ( L ) 的作用。虽然在梯度下降的更新公式中我们没有直接使用损失值 ( L )，但是损失值是用来计算梯度的关键中间步骤。在这个例子中，我们从前向传播开始，计算了输出 ( y )，然后计算了损失 ( L )。然后，在反向传播中，我们计算了损失函数相对于每个权重的梯度，并使用这些梯度来更新权重。在更新权重时，我们使用的是梯度值，而不是损失值本身。假设我们有一个简单的神经网络，它只有一个输入节点，一个权重，和一个输出节点。
反向传播（用来更新权重）
caiweibin2246的博客
07-04 4868
反向传播 目标： 快速理解反向传播并推导 分析： 2层神经网络如图1所示，包含一个隐层和输出层，手推反向传播，取一个神经元的传播过程进行推导。 动手之前： 假定某个样本在网络中的一个传播过程如图2所示，隐层激活函数使用sigmoid，输出层不使用非线性激活函数，优化目标是均方误差mse，即损失为： ...
全连接神经网络的前向计算、反向传播原理
weixin_41670608的博客
03-26 1058
全连接神经网络的权值更新原理推导（前向计算+反向传播） 本问我们首先介绍了全连接神经网络权值更新的基本数学原理——梯度下降算法。之后本问将介绍单层感知机（单输出全连接神经网络）的权值更新原理，从而进一步讲解全连接神经网络权值更新的原理。 1 梯度下降算法 梯度下降算法是一种寻找函数极小值的算法，梯度下降算法将在后文的权值更新中用于求解目标函数的极小值（后文会解释什么是目标函数）。 1.1 梯度 首先需要了解的是：梯度是什么？ 梯度是一个向量，函数沿着这个向量的方向，函数值增加的速度最快。梯度中包含函数对各自
简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络
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一、BP神经网络的概念 二、BP神经网络的
神经网络的传播（权重更新）
Aliz_
08-03 2万+
本文重在阐述神经网络里的前向传播和反向传播。 上一篇文章构建了一个简单的网络，可以看出来它对于手写数字的识别率还是可以高达91%。但我们尚未对神经网络处理的过程做出太多解释。 数据在网络中的传播有两种方式。一种是沿着输入到输出的路径，被称为前向传播。一种是从输出返回到输入，被成为反向传播(backprop)。 train_step = tf.train.GradientDescentOpti...
caffe 源码学习（4）_反向传播权重更新
dataningwei的博客
01-02 2908
还是以mnist手写字符，lenet5为例。 如上图所示，左边为9个layer层，右边为每层的top blob 的输出（featrue map）的维度。 那么问题来了，训练的参数wij和biw_{ij}和b_i存在哪些变量里呢? 1）有需要用BP算法进行训练参数的层(layer)，内部都会有一个成员变量layer::blobs_,其中blobs_[0]存放wijw_{ij}及Δwij\Del
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 3857
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 ...
深度学习反向传播与梯度下降
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03-17
### 深度学习中反向传播与梯度下降的关系及其实现 #### 什么是梯度？ 梯度是一个多变量函数的偏导数组成的向量，它指出了目标函数在某一点处变化最快的方向。在深度学习中，优化的目标是最小化损失函数 \(L\) 的值...
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