五层神经网络梯度推导(输出层到隐藏层、隐藏层到隐藏层、隐藏层到输入层)

最新推荐文章于 2025-06-08 01:43:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wbcnb/article/details/78324224
本文详细介绍了五层神经网络的梯度推导过程，包括从输出层到隐藏层、隐藏层到隐藏层以及隐藏层到输入层的推导。在输出层，使用了train_number×10的矩阵P和train_number*100的隐藏层X，更新权重公式为XT∗P。接着，讨论了隐藏层之间的梯度计算，最后提到了代码实现部分。

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一、输出层到隐藏层的推导

这里写图片描述
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  • 输出层的矩阵P为train_number×10
  • 距离输出层最近的隐藏层X为train_number*100
  • 更新权重公式为 X T ∗ P X^T*P X
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深度学习——手写数字识别——五层神经网络
joker_shy的博客
09-04 2274
优化器 这里用了优化器，五层手写的公式比较繁多，用优化器来提高效率 代码实现 import tensorflow as tf import random import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.set_random_seed(777) # rep...
神经网络中的梯度下降,神经网络梯度公式推导
m0_54846070的博客
10-19 1283
图4.2 BP神经网络程序框图（3）网络训练及检验BP网络采用梯度下降法来降低网络的训练误差，考虑到基坑降水地面沉降范围内沉降量变化幅度较小的特点，训练时以训练目标取0.001为控制条件，考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增加训练次数和学习速率，因此初始训练次数设为10000次，学习速率取0.1，中间层的神经元传递函数采用S型正切函数tansig，传输函数采用logsig，训练函数采用trainlm，选用38组数据中的33组作为训练样本，5组作为检验样本。
一个简单实用的五层BP神经网络
05-02
这是一个基本的BP神经网络，里边带的训练数据是变电站现场运行变压器的实际故障数据。程序简单，易懂，实用。
Fashion_Mnist的五层神经网络(基于tensorflow2)
weixin_42052964的博客
06-06 613
一.数据集介绍 Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片, 有10个类别, 我们要做的就是将这些灰度图片进行分类 二.相关代码 import tensorflow as tf from tensorflow.ker
神经网络 隐藏层
最新发布
mayaohao的博客
06-08 584
从浅网络开始，逐步加深，同时关注验证集性能和训练速度。现代框架（如 PyTorch、TensorFlow）支持动态调整架构，便于实验不同层数的效果。神经网络中隐藏层的数量是一个超参数，其选择取决于任务复杂度、数据规模和计算资源。
五层BP神经网络：电力系统故障预测模型
weixin_36364707的博客
05-08 660
神经网络作为人工智能领域的核心基础之一，已经广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理以及各类预测任务中。BP神经网络，即误差反向传播神经网络，是众多神经网络架构中的一种，因其结构简单和易于实现的特点，在早期成为最受关注的神经网络类型之一。BP网络通过模拟人脑神经元的连接方式，通过大量的参数（权重）来学习和提取数据中的特征。它主要包含有输入层、隐藏层（一个或多个）和输出层。神经元之间通过权重相连，这些权重在网络训练过程中不断调整以最小化输出误差。
机器学习.周志华《5 神经网络》
女王の专属领地
04-04 1481
神经元模型：                            激活函数：感知机和多层网络：感知机就是指由两层神经元组成，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，也称“阈值逻辑单元”。可以解决线性可分的逻辑与、或、非运算：可以看出感知机是只有一层功能神经元，学习能力非常有限，在解决一些复杂问题（非线性可分）时，需要提供多层功能神经元去处理，也就是说在输入层和输出层之间加入一...
多层神经网络案例实践:多层感知器可以解决单层感知器无法解决的异或问题，误差反向传播算法原理和公式演示推导 基于Python求解多层感知器算法和python源码提供
03-12
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2层神经网络公式推导
08-10
两层神经网络是指网络中包含两组这样的神经元，通常分为输入层、隐藏层和输出层。 对于本例，我们关注的是使用Mathematica软件来推导两层神经网络中的权重（w和v）对误差函数的偏导数。Mathematica是一个数学计算...
神经网络适用于分类问题的最后一层-Softmax和交叉熵损失介绍及梯度推导
qq_42734797的博客
12-06 3855
前言 传统机器学习中两大经典任务就是回归与分类。分类在深度学习中也很常见，令我印象最深的是图像分类。当然，在NLP中，分类也无处不在。从RNN与其变体，到Transformer、Bert等预训练模型，只要涉及到在词表中挑选单词，就可以使用分类任务的思路来解决。在深度学习模型中，区分回归还是分类，往往只需要看最后一层的激活函数以及损失函数。这里有一个定式：凡是采用Softmax+CrossEntropyLoss\mathrm{Softmax+CrossEntropy Loss}Softmax+CrossEnt
神经网络学习(四)----神经网络各层知识的简单总结
小明的博客
05-30 998
** 卷积层 ** 卷积后为什么通道数会增加？ 答：卷积核的个数，卷积完进行叠加，如下图所示 神经网络卷积层是为了提取特征，但提取的是什么特征？ 这个问题我也不太清楚，只能说明自己的拙见，如果有懂的集美，我很乐意你们在评论区给出，互相学习。 个人认为：卷积的特征提取不同于图像角度的特征提取，它更多的是一种卷积运算。卷积的特征提取是针对图像的像素点进行的，例如一张RGB图我们人眼可以很清楚的知道图像的内容，但计算机只知道它是由红、绿、蓝三个通道的像素点叠加而成的。卷积就需要利用卷积核对三个通道的像素点进行卷
5层神经网络带L2正则化的损失函数计算方法
03-19
搭建完整的神经网络，利用L2正则化优化，程序绝对可以完美运行。
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科学楼守夜者的博客
11-30 2092
# coding = utf-8 # tensorflow中集合的运用：损失集合 # 计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.layers as tflayers from numpy.random import RandomState # 获得一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则...
吴恩达老师深度学习视频课笔记：多隐含层神经网络公式推导(二分类)
网络资源是无限的
03-03 3781
        多隐含层神经网络的推导步骤非常类似于单隐含层神经网络的步骤，只不过是多重复几遍。        关于单隐含层神经网络公式的推导可以参考： http://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/79370310         逻辑回归是一个浅层模型(shadow model)，或称单层神经网络；单隐含层神经网络是一个双层神经网络。当我们...
神经网络层次分析模型,神经网络层次分析方法
shirley67269的博客
09-01 1249
也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。...
CNN经典模型之LeNet-5模型
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序 关于CNN的简介 关于初始模型的相关参数分析
多个隐藏层深度神经网络的构建
OneForPlus的博客
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通过集合计算一个5层神经网络带L2正则化的损失函数的计算方法
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import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重，并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape, lambda): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape), dtype = tf.float32) #add_to_c...
BP神经网络算法推导（包含输出层和隐层）
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你是否也有疑问，在神经网络的训练过程中，随着多样本的训练，我们的参数是如何进行调节的呢？答案自然就是BP算法（Error Back Propagation）。反向传播时，将输出误差(期望输出与实际输出之差)按原通路反传计算，通过隐层反向，直至输入层，在反传过程中将误差分摊给各层的各个单元，获得各层各单元的误差信号，并将其作为修正各单元权值的根据。这一计算过程使用梯度下降法完成，在不停地调整各层神经...
BP神经网络隐藏层与输出层权重矩阵如何得到
03-29
</think>BP神经网络中隐藏层与输出层权重矩阵的计算方法主要基于反向传播算法的梯度下降原理。以下是分步详解： --- ### 一、权重矩阵结构与前向传播 1. **权重矩阵定义** 若隐藏层有$m$个神经元，输出层有$n$个...
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