lhy机器学习（四）： ML Lecture 7_ Backpropagation（反向传播）

最新推荐文章于 2024-10-17 21:14:49 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wzn19930319/article/details/99446393
本文深入探讨了神经网络中反向传播算法的核心概念，解释了如何通过链式法则解决大量参数的梯度计算问题，旨在帮助读者理解深度学习中梯度下降的高效实现。

反向传播

 

当神经网络层数很多，每一层又有很多神经元时，参数就异常的多，我们为了实现梯度下降，就要求L（参数1，参数2...）对所有参数的微分，，假如有一百万个参数，每次梯度下降就要求100万次微分，这个计算量可想而知

反向传播就是为了解决在求损失函数对参数的微分计算量太大的问题，基于链式法则，我们先回顾一下链式法则

下面就是反向传播的计算过程

 

 

上面的dC/dz，看过Ng的课应该知道，这就是Ng定义的δ

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误差逆传播 (Backpropagation)
AI天才研究院
10-03 916
误差逆传播 (Backpropagation) 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 误差逆传播（Backp
【AI知识点】反向传播（Backpropagation）
AI完全体
10-07 3593
反向传播（Backpropagation） 是训练神经网络的核心算法，它通过反向逐层计算损失函数对每个权重的梯度，来反向逐层更新网络的权重，从而最小化损失函数。
Backpropagation
Claroja
06-05 556
本文介绍了以反向传播(backpropagation)算法为基础的多层神经网络,下面的例子是三层的神经网络,其中两个输入,一个输出. 每一个神经元(neuron)由两个单元(unit)构成.第一个单元增加了产出的权重(weights)系数和输入信号.第二个单元实现了非线性函数,我们称之为神经元激活(neuron activation)函数.信号e是增加的输出信号,y=f(e)是非线性元素的输
DeepLearning_LHY21_Notes:深度学习李宏毅2021学习笔记
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首先，笔记会介绍深度学习的基础，包括多层感知机（MLP）、梯度下降法、反向传播以及损失函数等。这些是构建任何深度学习模型的基石。学习者将了解到权重初始化、激活函数如ReLU和Sigmoid的作用，以及如何选择合适的...
李宏毅机器学习2020课程的相关代码_hy5.zip
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从文件名称列表“LHY_ML2020_Codes-master”可以推测，此压缩包中的代码库以模块化的方式组织，其中“LHY”可能代表李宏毅的名字缩写，“ML”则是机器学习的英文缩写，“2020”标注了代码库的年份，而“master”可能...
李宏毅机器学习2020课程的相关代码_pgc.zip
最新发布
02-09
本次提供的文件包含了2020年李宏毅教授所授机器学习课程的相关代码，这些代码是理解课程内容和实验操作的重要工具，对于学习机器学习理论和技术具有指导意义。 这些代码通常以编程语言Python实现，涵盖了机器学习的...
Lhy_DB:fmdb_sqlite
04-29
《深入理解Objective-C中的Lhy_DB与SQLite应用》 在iOS开发中，数据持久化是不可或缺的一部分，SQLite作为轻量级的关系型数据库，被广泛应用于移动设备上。本文将围绕"Lhy_DB"这一Objective-C库，探讨如何通过运行...
LHY机器学习笔记-4
白马非马的博客
09-18 534
文章目录lhy机器学习笔记-4深度学习三个步骤神经网络完全连接前反馈神经网络 FC矩阵运算模型评价选取最优函数Backpropagation以单个神经元为例考虑forward passbackward passsummary lhy机器学习笔记-4 深度学习三个步骤 神经网络 -> 模型评估 -> 选择最优函数 神经网络 神经网络可以有很多不同的连接方式，这样就会产生不同的结构（structure） 神经网络中的所有的 权重 和 偏置 构成了 神经网络的参数 θ 完全连接前反馈神经网络 FC 前
backpropagation
aocandr8991的博客
08-12 184
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95 反向传播算法的思路如下：给定一个样例，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括的输出值。之后，针对第层的每一个节点，我们计算出其“残差”，该残差...
反向传播(Back Propagation)
lyf's blog
03-01 1106
在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时，需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。 反向传播 下面分析是如何反向传播的(分析时不考虑偏置项)， 参考上图， ① 对于一个神经元jjj，它的输出被定义为， (1.1)Oj=φ(netj)=φ(∑k=1NwkjOk) O_j = \varphi(net_j)=\varphi(\sum_{k=1}^N w_{kj}O_k)...
【李宏毅深度学习】Backpropagation
qq_25011449的博客
05-23 956
本文是李宏毅深度学习 (2015)的学习笔记，主要介绍了神经网络Backpropagation算法的推导过程。本文所用到的图示均来自课堂ppt。 原视频地址：[李宏毅深度学习 (2015)][1]
反向传播算法（Backpropagation）
我想静静
10-17 1067
它的核心思想是通过计算损失函数关于网络参数的梯度，然后利用这些梯度来更新网络的权重和偏置，以此来最小化损失函数。其中，( w_{new} ) 是更新后的权重，( w_{old} ) 是旧的权重，( \eta ) 是学习率，( \frac{\partial L}{\partial w} ) 是损失函数关于权重的梯度。其中，( a ) 是神经元的输出，( f ) 是激活函数，( w_i ) 是权重，( x_i ) 是输入，( b ) 是偏置，( n ) 是输入的数量。这个过程涉及到权重的应用和激活函数的计算。
Back Propagation-BP神经网络
2301_78731684的博客
12-09 1176
BP算法是一种通过反向传播来训练神经网络的方法。它通过前向传播计算网络的输出值和预期输出值之间的误差，然后通过反向传播调整网络参数以减少误差。在BP算法中，首先会进行前向传播的计算过程。这个过程会根据输入样本和初始化的网络权重和偏置值，计算出网络的输出值。然后，将这个输出值与期望的输出值进行比较，计算出误差。如果误差不在给定的范围内，就会进行反向传播的过程。反向传播是通过将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号。
李宏毅深度学习——Backpropagation
Grateful_Dead424的博客
12-13 2190
引言 求导法则 回顾一下之前学习过的，在求解神经网络时，我们通常使用梯度下降算法进行求解。首先，先自定义一组参数作为我们的起始值，之后计算我们需要使用的梯度，有了梯度之后就可以利用它进行迭代求解了 显而易见的是，在一个神经网络中，可能参数数目成千上万，远超过我们的想象，那么这么庞大的计算量，我们就需要一些可以辅助我们的工具。backpropagation（反向传播）可以帮助我们有效的进行渐变迭代计算（帮助计算梯度）。 求导法则 第一种情况下，一元复合函数求导，内部求导与外部求导的..
【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）
ACL_lihan的博客
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【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression） 【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？ 【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent 【李宏毅机器学习笔记】4、Classification 【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression 【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning -----------------...
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