35、神经网络反向传播算法详解

最新推荐文章于 2025-11-24 21:26:24 发布
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分类专栏： 深度学习的视觉之旅 文章标签： 神经网络 反向传播 δ值
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神经网络反向传播算法详解

1. 输入改变对网络输出的影响

在神经网络中，改变某个输入会对网络的输出产生影响。若改变来自其他神经元的输入值，其逻辑与图 14 - 3 类似，如图 14 - 4 所示。我们可以选择给来自神经元 A 或 C 的输入值加上 m，关键在于让神经元 D 的输出改变 m。由于只是让输出改变 m，所以通过将其乘以与图 14 - 3 中相同的 δ 值，就能得到最终误差的变化。

图 14 - 3 和图 14 - 4 表明，网络最终输出的变化既可以通过任何神经元输出的改变来预测，也可以通过网络中任何权重的改变来预测。我们可以利用每个神经元对应的 δ 值，判断其每个输入权重应向正方向还是负方向微调。

2. 小神经网络的反向传播示例

为了理解反向传播，我们使用一个将二维点分为两类（类 1 和类 2）的小神经网络。即使这些点可以用一条直线分隔，只用一个神经元就能完成分类，但使用小网络能让我们看到通用原理。

首先，我们给网络中的各个元素进行标注，这会使后续讨论更简单易懂。图 14 - 5 展示了这个简单的四神经元神经网络，以及其八个权重的名称。为简化，我们省略了神经元 C 和 D 之后通常的 softmax 步骤。

元素 说明
X, Y 输入
P1, P2 输出概率
A
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【老生谈算法】matlab实现神经网络中的反向传播算法——反向传播算法
m0_53407570的博客
07-07 947
本算法已经整理成文档如下，有需要的朋友可以点击进行下载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。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下
神经网络基础与反向传播算法详解
weixin_42589700的博客
04-23 401
本文深入探讨了神经网络的基础概念，包括感知器的简单模型、前馈神经网络的构建以及反向传播算法的实现。从感知器的基本原理出发，通过实际的例子说明了神经元如何通过权重和偏置进行决策。接着，文章介绍了更复杂的前馈神经网络，强调了隐藏层在特征提取中的作用，并通过XOR门的构建展示了多层神经网络的必要性。最后，详细阐述了反向传播算法的步骤，并说明了梯度下降在神经网络训练中的应用。整个博客为初学者提供了一个从零开始构建和理解神经网络及其训练过程的完整视角。
全连接神经网络反向传播详解
csdn_dsc的博客
10-26 1925
训练神经网络基本采用反向传播+梯度下降来进行，具体过程如下： 全连接层神经元之间互相连接，假设第一层有三个节点，第二层有个节点，如下图所示： 我们通过w11,w12,w21,w22,w31,w32来分别表示神经网络中节点到节点的权重，实际上，这可以被表示为矩阵的形式： 因此，神经网络层与层之间的权重矩阵W在程序中就是通过这一个个矩阵表示出来的。而刚好每一层的神经元又可以采用向量的形式表示出来，故要求...
详解反向传播算法
qq_16540387的博客
12-04 1808
反向传播算法一般用链式法解释，例如有如下神经网络一 前向传播对于节点h1来说，h1的净输入neth1如下接着对neth1做一个sigmoid函数得到节点h1的输出类似的，我们能得到节点h2,o1,o2的输出outh2,outo1,outo2.二 误差得到结果后整个神经网络的输出误差可以表示为：其中output就是刚刚前向传播算出来的outo1,outo2;target是节点o1,o2的目标值。Eto
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（梯度、误差反向传播算法BP）
weixin_42051846的博客
02-06 8821
本文主要介绍了神经网络的反向传播过程原理，同时对最常见的误差反向传播算法的原理及实现过程进行说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
神经网络反向传播算法公式推导详解
hsn_xiaoshu的专栏
09-22 1996
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张欣的博客
12-28 1293
反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。 本文主要介绍BP算法的原理（即公式的推导），介绍完原理之后，我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中，去完整的体验一遍BP算法的计算过程。 1.BP算法的推导...
详解反向传播（BP）算法
PiggyRuns的博客
07-02 4952
一文详解反向传播算法公式推导以及pytorch实现
深度学习：反向传播算法（BP）
Wei_sx的博客
01-06 2809
反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称 BP 算法）是一种用于训练神经网络的有效方法。它通过计算每层网络的误差，并将这些误差反向传播到前一层，从而调整权重，使得网络的预测更接近真实值。以下是反向传播算法的详细解释，包括基本概念、原理、步骤，以及伪代码示例。
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一无所知的世界，走下去才有惊喜。让我们永远相信美好的事情即将发生，成为比昨天更优秀的自己。
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本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别系统，使用MNIST数据集实现。系统包含两个核心组件：模型构建(model.py)和训练过程(train.py)。模型采用典型CNN结构，包括卷积层(特征提取)、展平层(数据转换)和全连接层(分类计算)。训练过程通过数据预处理(归一化、添加通道维度)、批量训练(32样本/批次)和Adam优化器完成。系统在5个epoch内即可达到较高准确率，展示了CNN在图像识别任务中的有效性。整个过程清晰展现了深度学习模型的构建、训练和评估流程。
深度学习——神经网络
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本文梳理了深度学习中的核心网络模型及其组件。基础模型包括MLP（全连接层堆叠）、CNN（卷积结构处理图像）、RNN（循环结构处理序列）和Transformer（自注意力机制）。扩展模型涵盖跨模态融合（如CLIP）、图神经网络（如GCN）和强化学习网络（如DQN）。核心组件涉及网络层（卷积/全连接/注意力等）、激活函数（ReLU/Sigmoid等）、优化器（Adam/SGD等）、损失函数（交叉熵/MSE等）以及数据处理方法。通过系统分类和典型示例，为深度学习模型选择与设计提供参考框架。
学习笔记十七：神经网络基础概念
dengdaijc的专栏
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