理解BP算法-（公式受虐狂，请近，不过这个推导有些错误，有空，我再改过来）

最新推荐文章于 2025-07-24 17:41:48 发布
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分类专栏： deep learning 文章标签： BP 深度学习 神经网络 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/z1125306615/article/details/42488897
博客围绕BP算法、深度学习和神经网络展开。BP算法是神经网络中的重要算法，深度学习则借助神经网络实现强大功能。这些信息技术领域的概念在数据处理、模型训练等方面有重要应用。

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LDPC码译码原理——概率公式推导
stand_by_me123的博客
04-08 1万+
怎么说呢，一直以来都想写一下博客。近半年多来我一直在学习LDPC码译码上的东西，主要是在FPGA实现上的，所以这次想写一些关于这方面的内容，包括译码的原理、仿真以及实现。（当然是基于准循环LDPC码上实现的）不过呢，我写这个的初衷是为了让初学者理解入门用的，而不是在大牛面前班门弄斧，有错误之处欢迎大家批评指正。不知道会不会有人一开始像我一样，为了学好LDPC码，先去好好了解其它的诸如RS码或者是卷...
bp神经网络算法原理公式,bp神经网络算法推导
aifamao3的博客
08-22 1975
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“a”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。
LDPC编码的BP译码算法的matlab程序
12-17
无线网络中的信道译码算法，用LDPC编码的BP译码算法，程序相当精炼，迭代次数很少就能够译码
BP算法直观理解和详细推导
wei1033701020的博客
10-25 322
直观理解，从残差入手，形象表达了反向传播的概念： http://www.cnblogs.com/daniel-D/archive/2013/06/03/3116278.html 详细推导： http://www.cnblogs.com/biaoyu/archive/2015/06/20/4591304.html
LDPC BP解码
qq_43124010的博客
08-06 1568
LDPC不同编码方式和算法，我将另开一篇文章来阐述。这篇仅讨论LDPC的BP译码中的一些公式推导和具体算法的实现。现在这些推导还在草稿纸上，我近几天会上传图片供大家参考。
BP算法与公式推导
小村长技术blog
06-20 4万+
BP(backpropgationalgorithm )：后向传导算法，顾名思义就是从神经网络的输出(顶层)到输入(底层)进行求解。那么求解什么呢，求解的就是神经网络中的参数的导数，即参数梯度方向，从而就可以使用梯度下降等求解无约束问题(cost function的最值)的方法求得最终的参数。神经网络前向传播的过程比较简单，这里不做讲解(如果不了解，可以参看文献)。 1.问题分析 1.1 Co
BP神经网络（算法整体思路及原理+手写公式推导）
热门推荐
秃头小苏的博客
08-24 8万+
1. 简介2. 计算过程3. 权重偏置更新公式推导4. BP神经网络优劣势 1. 简介 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。 2. 计算过程 首先，我们先来了解.
BP算法推导公式
飞奔的菜猪的博客
11-20 1930
最近在做一个超分辨率的小项目，碰到了关于BP反向传播的问题。于是，就好好查阅了关于BP算法的知识。以前看周志华老师的西瓜书和李航老师的统计学习方法的时候，因为看到公式字母一大堆，就没认真推导。总想着只要能调用公式代码即可，现在就越发觉得基本功的重要性。很多基础知识你只有深刻理解了，写起代码来才不会迷糊。咳咳咳，鸡汤就熬到这儿哈，我们马上进入正题。 我在网上找到了好几篇关于BP算法推导的文章。第一...
bp算法原理和详细推导流程
12-23
### BP算法原理与详细推导流程 #### 一、反向传播算法和BP网络简介 ...通过以上对BP算法原理和详细推导流程的介绍，我们可以更深入地理解BP算法的工作机制，并在实际应用中更好地设计和优化神经网络模型。
大白话神经网络和BP算法--从此爱上神经网络
06-19
1.1神经网络来源1.2了解感知器认知过程1.3感知器代码实现逻辑或和与1.4感知器网络和S型神经元及激活函数1.5神经网络之结构详解1.6.1神经网络BP算法前置知识1.6.2神经网络BP算法W7过程演练1.6.3神经网络BP算法W1过程...
GA-BP算法的python实现
08-01
此文件基于github中ahmedfgad的NeuralGenetic文件，若可以访问则直接访问，否则谢谢老板的积分。...文章中的适应度是根据预测出来对应的类的正确的个数占总个数比例决定。通过设计自己的适应度要求即可满足上述情况。
Bp算法公式推导推导-详解
weixin_42913025的博客
11-27 2670
前言 学习深度学习我们应该从Bp开始,一下是学习路径 如果我们把深度学习比喻一棵大树,Bp相当于根,LeNet相当于茎,GAN,RNN,CNN相当于树叶. Bp 神经网络的简单理解 bp是 Back Propagation 的简写 ，意思是反向传播。而神经网络，听着高大上，其实就是一类相对复杂的计算网络。 正向传播 正向传播就是让信息从输入层进入网络，依次经过每一层的计算，得到最终输出层结果的...
深度学习算法实践8---BP算法详解
Yt7589的专栏
08-24 6287
BP算法是关于误差的反向传播算法，就是从输出层开始，将结果与预期结果相比较，求出误差，然后按照梯度最大下降方向，调整神经元的联接权值，然后依次逐层调整各层之间的连接权值，对于批量学习方式而言，不断重复上述过程，直到误差达到足够小时为止。对于输出层而言，我们可以直接使用在上一篇博文中关于感知器模型的算法，BP算法的难点在于，如何处理隐藏层，因为隐藏层没有正确的输出信息用来计算误差。下面我们将从输出层
BP译码算法进行ldpc译码
chuancyli的博客
03-22 1万+
function [x_hat, success, k] = decode(y,f0,f1,H) % Example: % We assume G is systematic G=[A|I] and, obviously, mod(G*H',2)=0 % sigma = 1; % AWGN noise deviation % ...
基于深度学习的胸部 X 光图像肺炎分类系统（二）
最新发布
wh_xia_jun的专栏
07-24 427
不是固定公式：没有 “必须 21 层” 的规定，就像盖房子，3 层能住，5 层也能住，看需求。经验为主：人们发现处理这类 X 光片（中等复杂度的图片），用 4 个卷积块（16 层）+ 简单分类器（5 层）比较合适：少于 10 层：可能 “看不透” 细节（比如小的肺炎阴影抓不到）。多于 30 层：电脑要算很久，还可能 “想太多”（把正常的纹理当成肺炎特征）。试出来的：程序员可能一开始试了 10 层，发现效果不好（漏诊多）；又试了 30 层，发现太慢还容易错；最后调到 21 层，效果和效率比较平衡。
卷积神经网络中的注意力机制：CBAM详解与实践
wyy202206174248的博客
07-21 921
注意力机制源于人类视觉系统的工作方式 - 我们不会同时处理视野中的所有信息，而是选择性地聚焦于重要部分。在深度学习中，注意力机制通过动态调整特征图中不同位置或通道的重要性，使模型能够关注更有信息量的区域。CBAM作为一种简单有效的注意力机制，通过顺序应用通道和空间注意力模块，显著提升了CNN模型的性能。本文详细介绍了CBAM的原理、PyTorch实现方法以及在不同任务中的应用方式。实验表明，CBAM能够以较小的计算代价带来明显的性能提升。未来发展方向：更高效的注意力计算方式。
CNN实战案例：从图像识别到医疗诊断
keny-大成的博客
07-23 795
本文介绍了基于SpringBoot与CNN（卷积神经网络）的30个应用实例，涵盖图像识别、医疗诊断和工业检测等领域。主要内容包括：1）典型应用场景如MNIST手写识别、医疗影像分析等，提供关键代码示例；2）CNN核心组件（卷积层、池化层等）和工作原理；3）经典网络架构如LeNet、ResNet；4）模型部署方案与性能优化技巧。文章强调从基础示例入手，结合实际需求调整模型架构，为开发者提供完整的CNN应用实现参考方案。
卷积神经网络：模型评估标准
m53421的博客
07-23 535
真正例率（TPR，又称灵敏度、召回率）真实正例中被正确预测为正例的比例，反映模型对正例的识别能力。假正例率（FPR，又称 1 - 特异度）真实负例中被错误预测为正例的比例，反映模型的误判率。（注：TP、TN、FP、FN 的定义见混淆矩阵相关内容）
【CNN】LeNet网络架构
2302_77326347的博客
07-23 436
LeNet-5模型是由杨立昆（Yann LeCun）教授于1998年在论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中提出的，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，其实现过程如下图所示。原论文的经典的LeNet-5网络结构如下：各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。
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