神经网络的传播过程

最新推荐文章于 2024-12-24 16:22:18 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-24 16:22:18 发布 · 720 阅读

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本文详细阐述了神经网络的前向传播和反向传播过程，重点解析了误差反向传播在训练中的作用，帮助读者深入理解输出神经元预测值、误差及真实值之间的关系，并涉及激活函数的导数在神经元前一输出中的应用。

转自 http://techeffigytutorials.blogspot.co.uk/2015/01/neural-network-illustrated-step-by-step.html

前向传播过程

I 1,I 2= 输入

f() = 激活函数（Tanh(), Sigmoid()或者其他)
W = 当前神经元的权重
Wb = 偏置权重
N = 当前神经元的输出

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sunwuhuang1

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图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

盼小辉丶的博客

08-09

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消息传递神经网络 (Message Passing Neural Network, MPNN) 通过消息传播机制对多种图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 模型做出了一般性总结。在本节中，我们介绍了 MPNN 框架，该框架通过信息、聚合和更新三个步骤统一了 GNN 层，同时介绍了如何在 PyTorch Geometric 中使用 MPNN 创建图卷积网络 (Graph Convolutional Network, GCN) 层。

神经网络的传播原理——看不懂你来打我

H2OSIR的博客

12-05

817

神经网络的传播原理本文介绍的是指深度神经网络 DNN 和 BP算法。读 N 遍，推导一遍，用代码实现一遍。还不懂，再来打我。前不久换了一份工作，使得我能够真正的在工作中使用到机器学习中的神经网络。在此之前自学机器学习其他算法时也曾经去看过有关神经网络的文章，当时看完是一脸懵逼，不知所云，后来不了了之。幸运的去年参加了考研（虽然没有考上），复习了数学三的知识点，对我理解机器学习算法有很大的帮助。之所以写这篇文章主要是为了记下自己对于神经网络理解的思路，并分享给有需要的人。首先说一下，要看懂神经网

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实例分析神经网络传播过程

一个想要改变世界的IT slave的专栏

11-01

1572

神经网络简介博客主要内容 神经网络框架 神经网络前向传播实例 神经网络反向传播实例总结引用一.神经网络简介今天，神经网络(nerual networks)已经是一个相当大的、多学科交叉的学科领域[1]。它不能用简单的用“一个算法”，“一个框架”，来总结它的内容。从早期神经元(neuron),到感知器(Perceptron),再到Bp神经网络，然后到今天的深度学习(deep learning)

神经网络的传播（权重更新）

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08-03

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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...

【神经网络 基础知识整理】前向传播 && 反向传播

massive_jiang的博客

03-18

3774

再对数据进行相应的处理，继续传下去，直到输出层；反向传播是从后往前传播的，从output层到input层的方向：目标函数（对应的损失函数）对某权重or某偏置（即神经网络中可训练的参数）。

机器学习（Machine learning）6——神经网络传播过程与计算（neural networks）

qq_41116319的博客

06-08

393

机器学习（Machine learning）——神经网络传播过程与计算（neural networks）

深度学习之神经网络传递流程

weixin_45709330的博客

05-14

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神经网络的传递过程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471 引用了一下知乎上一位大佬的图这是一个简单的神经网络，有两层网络组成正向传播就是我们的数据从神经网络的输入层通过神经网络传输到输出层的过程。下面将按照顺序进行解释核心思路：传递的过程其实就是矩阵的乘法以及计算加权平均后经过激活函数就完成了一次传递，以此类推进行传递 1.数据输入网络输入层：输入层中输入的是一些矩阵，比如可以输入(1，2)(1，2)(1，2)这个点坐标作为一个数据，也可以输入一张2

手动编写神经网络传播过程，识别mnist数据集

02-10

适合课程作业，以及手动编写有bug

神经网络反向传播,使用图像介绍了反向传播的过程，公式清楚，逻辑明确。

04-07

在前向传播过程中，这些计算从输入层逐层传递到输出层，生成预测结果。损失函数是用来衡量预测值与目标值之间差异的度量，常见的有均方误差、交叉熵等。在反向传播中，我们使用梯度下降法来更新权重，这涉及到计算...

深度学习之实现反向传播神经网络框架与训练过程

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深度学习中实现一个反向传播神经网络框架，并通过训练过程不断完善其性能，是实现智能系统和提高机器学习模型预测能力的关键步骤。这不仅需要对算法原理有深入的理解，还需要在实际操作中不断尝试和调整，以适应不同...

基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络.zip

05-20

综上所述，"基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络"的研究是将自然界的智能行为模拟引入到机器学习领域，通过人工蜂群算法优化BP神经网络的训练过程，提升其性能和泛化能力。这一方法的实现和...

神经网络的学习方式-从网络传播到图卷积

deephub

06-21

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两种不同的观点的网络传播，一个流行的方法在计算生物学，及其与图卷积的联系你可能听说过图卷积，因为它在当时是一个非常热门的话题。虽然不太为人所知，但网络传播是计算生物学中用于网络学习的主要方法。在这篇文章中，我们将深入研究网络传播背后的理论和直觉，我们也将看到网络传播是图卷积的一种特殊情况。网络传播是计算生物学中基于内疚关联原理的一种流行方法。两种不同的网络传播观点:随机游走和扩散，以HotNet2为例。网络传播是图卷积的一种特例。计算生物学中的网络传播网络自然产生于许多真实世界的数据，如社

【神经网络传播计算过程】

qq_41524053的博客

12-11

717

反向传播法其实是神经网络的基础，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，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。　　说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生：　　这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出...

6-三层神经网络与信号传递过程

ajream的博客

07-13

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现在我们来进行神经网络的实现。这里我们以下图的3层神经网络为对象，实现从输入到输出的（前向）处理。在代码实现方面，使用上一节介绍的NumPy多维数组。巧妙地使用NumPy数组，可以用很少的代码完成 神经网络的前向处理。导入新符号如图所示，权重和隐藏层的神经元的右上角有一个“(1)”，它表示权重和神经元的层号（即第1层的权重、第1层的神经元）。此外，权重的右下角有两个数字，它们是后一层的神经元和前一层的神经元的索引号各层间信号传递的实现用数学公式表示为： {a1(1)=ω11(1)x1+ω1

神经网络的前向与反向传播过程详解

ningzhao的专栏

12-08

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我们这里以最简单的神经网络为例说明。有三层网络，一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，每层有2个神经元。如图中所示:i1,i2为两个输入神经元，h1,h2为隐藏层两个神经元，o1,o2为两个输出神经元。其中i1,i2两个输入值分别为0.05,0.10,真实输出值为0.01与0.99，w1-w8为权重值，是网络要学习的参数。b1,b2是偏置值。

神经网络基础：前向传播与反向传播

AI天才研究院

01-28

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1.背景介绍在深度学习领域中，神经网络是最基本的构建块。本文将深入探讨神经网络的前向传播与反向传播过程，揭示其核心算法原理和具体操作步骤，并提供代码实例和实际应用场景。 1. 背景介绍 神经网络是模拟人脑神经元工作方式的计算模型，由多个相互连接的节点组成。这些节点称为神经元或神经网络中的单元。神经网络可以用于解决各种问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。前向传播(Forward ...

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神经网络介绍

神经网络算法——反向传播 Back Propagation

不要给自己设限，尝试更多可能（思所向皆可往）

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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，详细介绍反向传播（Back Propagation）。

深度学习——神经网络中前向传播、反向传播与梯度下降原理

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12-24

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神经网络的前向传播是从输入层开始，按照网络结构依次将数据通过各隐藏层进行计算传递，最终在输出层得到预测结果的过程，是信息正向流动、逐步转换输出的阶段。反向传播基于前向传播得到的输出与真实标签的误差，从输出层反向将误差逐步分摊到各隐藏层及输入层的神经元上，以此来更新网络的权重参数，从而不断优化神经网络的性能。