卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导

最新推荐文章于 2022-08-20 18:21:21 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习
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卷积神经网络之反向传播算法
谓之小一
10-21 3979
前面已经推导学习了卷积神经网络之前向传播算法，本篇文章将推导卷积神经网络之反向传播算法。在学习卷积神经网络算法之前，希望你对深度神经网络有一定程度的了解，我在之前也有写过相关的文章，包括深度神经网络之前向传播算法、深度神经网络之反向传播算法、深度神经网络之损失函数和激活函数、深度神经网络之正则化，可以先看一下再学习卷积神经网络。 1.DNN反向传播算法 学习CNN(卷积神经网络)反向传播算法之前，...
卷积神经网络CNN的反向传播算法推导
随风秀舞（diyoosjtu）
04-19 980
文章目录1. 全连接层2. 池化层3. 卷积层4. 参考资料 1. 全连接层 与深度神经网络DNN的反向传播算法一致，辅助变量： {δL=∂J∂zL=∂J∂aL⊙σ′(zL)δl=(Wl+1)Tδl+1⊙σ′(zl)\left\{\begin{aligned} &\delta^L = \frac{\partial J}{\partial z^L} = \frac{\partial ...
卷积神经网络CNN理论推导-推导公式清楚明了
05-23
卷积神经网络CNN理论推导
[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 反向传播与梯度计算
WangBo的机器学习乐园
11-10 2117
本文是我在学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network）时的笔记，内容涉及CNN的反向传播、梯度计算等，主要解释了反向传播中Conv层（卷积层）和池化层（Pooling层）之间误差的传递过程和数学表达形式，主要参考资料是Andrew Ng老师在UFLDL Tutorial中的相关章节，本文对其中容易混淆和难以理解的算法细节做一个讲解，希望可以为大家提供一些帮助，也欢迎交流讨论，谢谢！
卷积神经网络反向传播_从直觉到公式推到
11-24
这篇文档是我迄今为止见到的写的最好的关于卷积神经网络内部机制的博文。
卷积神经网络反向传播理论推导
Abner
06-08 1万+
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，若需要了解推荐看CS231n课程笔记翻译：卷积神经网络笔记。本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
weixin_34377919的博客
03-03 285
　　　　在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 　　　　我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的$\delta^L$:$$\delta^L...
卷积神经网络反向传播算法
BlackStone的博客
06-22 6892
神经网络的训练过程，就是通过已有的样本，求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差，最小化的求解一般使用梯度下降法（Gradient Decent）或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括： 初始化参数。求代价函数关于参数的梯度。根据梯度更新参数的值。经过迭代以后取得最佳参数，从而完成神经网络的训练。  其中最重要的步骤就是求梯度，这可以通过反
卷积神经网络的反向传播,卷积反向传播过程
aifamao3的博客
08-20 2189
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
反向算法推导-卷积神经网络
08-13
在今天这篇文章中，我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层，我们将按两条路线进行推导，分别是标准的卷积运算实现，以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节，我们将介绍具体的工程实现，即卷积神经网络的卷积层，池化层，激活函数层，损失层怎样完成反向传播功能。
神经网络的反向传播算法推导
milkhq的博客
09-27 5549
有了上一篇神经网络的反向传播算法推导 — 前期知识准备 做铺垫，下一步来看看反向传播算法具体的推导过程。 一、定义 机器学习中常说的两个函数： 损失函数 (loss function)：是定义在单个样本上的，算的是一个样本的值和预测值的误差，记为C(Θ)； 代价函数 (cost function)：是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均，记为J(Θ)； 假设函数： 二、神经网络结构图 以三层神经网络为例： ...
Deep learning---------------Back propagation Algorithm（BP algorithm)
精锐小庄的专栏
12-02 1762
假设我们有一个固定样本集 ，它包含  个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例 ，其代价函数为： 这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含  个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为： 以上公式中的第一项  是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。 [注：通常权重衰减
卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导
qq_29462849的博客
12-16 3876
作者丨南柯一梦宁沉沦@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61898234编辑丨极市平台导读在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍C...
CNN卷积神经网络和反向传播
热门推荐
login_sonata的博客
08-26 6万+
本文内容来自： 1，Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》中文翻译 2，http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 3，http://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794卷积神经网络基础：首先看一下全连接网络，即神经元
反向传播算法(过程及公式推导)_卷积神经网络各层反向传播公式推导
weixin_39626089的博客
11-27 483
前向传播输入层：隐藏层：第二层第三层：输出层：2.反向传播反向传播算法参考http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.htmldef conv_forward(X, W, b, stride=1, padding=1): cache = W, b, stride, padding n_filters, d_filter, h_filte...
Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习)
weixin_33749131的博客
12-10 450
  　　前言： 　　CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的bp算法本质上相同，但形式上还是有些区别的，很显然在完成CNN反向传播前了解bp...
CNN的反向传播推导
czp_374的博客
01-21 3007
卷积神经网络三个重要概念： 局部感受野（local receptive fields） 共享权重（shared weights） 池化（pooling） （1）局部感受野：在全连接的网络中，输入被描绘成纵向排列的神经元，但是在卷积网络中我们把它看成28x28的方形： 输入神经元的一小片区域会被连接到下一层隐层，这个区域被称为局部感受野，然后在输入图像中移动局部感受野，每移动一次，对应一个隐层...
反向传播算法公式推导
最新发布
11-24
反向传播算法是人工神经网络训练过程中用于更新权重的一种常用方法。其核心思想是通过计算损失函数对每个权重的梯度来进行权重调整。这里简要概述一下基本步骤： 1. **前向传播**：首先，输入数据经过神经网络的一系列线性和非线性变换，生成预测结果。 2. **误差计算**：将模型的预测值与真实标签比较，得到预测误差（通常是均方误差或交叉熵等）。误差通常表示为E。 3. **链式法则求梯度**：从输出层开始，计算每个节点（包括权重）对于误差的贡献，也就是梯度。这涉及到了链式法则的应用，逐层逆序地计算导数。 - 对于输出层的权重 \( w_{out} \)，梯度 \( \frac{\partial E}{\partial w_{out}} = \delta_{out} \cdot a^{(L-1)} \)，其中 \( \delta_{out} \) 是输出层的激活函数导数与预测误差的乘积，\( a^{(L-1)} \) 是前一层的输出。 - 对于隐藏层，假设我们正在处理的是第i层，其输出 \( z_i \) 和激活 \( a_i \)，则其梯度为 \( \frac{\partial E}{\partial w_i} = \delta_i \cdot a^{(i-1)} \)，其中 \( \delta_i \) 是根据当前节点和下一个节点之间的关系（如ReLU、sigmoid等）计算得出的导数。 4. **权重更新**：根据学习率 \( \eta \) 以及梯度，更新权重 \( w \) 的方向和大小，即 \( w_j = w_j - \eta \cdot \frac{\partial E}{\partial w_j} \)。
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