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反向传播中获取增量项时的尺寸误差(神经网络)

反向传播中获取增量项时的尺寸误差是指在神经网络中使用反向传播算法进行训练时，计算输出层到隐藏层或隐藏层到输入层的误差时可能出现的尺寸不匹配的问题。

在神经网络中，反向传播算法用于调整网络中的权重和偏置，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在反向传播的过程中，需要计算每一层的误差项，然后根据误差项来更新权重和偏置。

当网络的层之间的尺寸不匹配时，就会出现尺寸误差。具体来说，当计算隐藏层到输入层的误差项时，由于隐藏层的节点数通常比输入层的节点数多，因此需要将隐藏层的误差项进行压缩或汇总，以适应输入层的尺寸。同样地，当计算输出层到隐藏层的误差项时，由于输出层的节点数通常比隐藏层的节点数多，需要将输出层的误差项进行扩展或分配，以适应隐藏层的尺寸。

解决尺寸误差的方法通常有两种：一种是使用矩阵运算中的广播机制，将误差项进行扩展或压缩；另一种是使用矩阵转置操作，将误差项的维度进行转置以匹配目标层的尺寸。

在腾讯云的产品中，与神经网络和反向传播相关的服务包括腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台、腾讯云深度学习工具包等。这些产品提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，可以帮助开发者快速构建和训练神经网络模型，并提供了相应的文档和示例代码供参考。

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/mlp 腾讯云深度学习工具包：https://cloud.tencent.com/product/dlp

相关搜索:如何更新神经网络反向传播中的偏差？反向传播时深度学习中的问题。(Python)在我的神经网络中找不到反向传播算法中的错误什么时候应该使用反向传播更新神经网络中的权重？卷积神经网络中的滤波器是如何通过反向传播训练的？获取Django中模型的反向关系项使用python/numpy的反向传播--计算神经网络中权重和偏差矩阵的导数 python中的简单神经网络不工作，可能是反向传播算法有问题？在CNN模型中对图像使用预测方法时的尺寸误差如何在python中修改文件时获取文件的增量更改为什么在Pytorch中，当我复制网络的权重时，它会在反向传播后自动更新？laravel -在提交时获取数据表中的所有选中项如何在UWP C#中设置多显示器时获取显示器的屏幕尺寸通过AJAX访问从Django Rest框架返回的数组中的项时，获取“undefined”如何在执行字典表达式时从字典中获取项的值？在使用ORDER by时，如何从没有重复项的表中获取行？尝试在laravel中查找一对多关系中的子记录的父项时获取null 如何在kotlin中滚动时使用retrofit从API获取下一项的分页？我需要在我的package.json中添加依赖项并加载模块，在运行npm install时获取用户输入{一些依赖项}如何获取数组中每一项的最后一个元素子项，然后在单击它们时显示它们

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反向传播算法推导-卷积神经网络

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反向传播算法推导-全连接神经网络

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对于多层神经网络,BP算法的直接作用_什么是多层神经网络

2）增量法则中的输出为；　　每个输出都是输入的线性组合，这样当多个线性单元连接在一起后最终也只能得到输入的线性组合，这和只有一个感知器单元节点没有很大不同。　　...现在我们有了损失函数，这时可以根据损失函数来调整输出结点中的输入权向量，这类似感知器中的随机梯度下降算法，然后从后向前逐层调整权重，这就是反向传播算法的思想。...然后从输出层开始反向计算每一层的每个单元的误差项。　　...B）对于输出层的每个单元k，计算它的误差项：　　C）对于网络中每个隐藏单元h，计算它的误差项：　　D）更新每个权值：符号说明： xji：结点i到结点j的输入，wji表示对应的权值。...第k层的单元r的误差的值由更深的第k+1层的误差项计算得到： 5、总结　　对于反向传播算法主要从以下几个方面进行总结： 1）局部极小值　　对于多层网络，误差曲面可能含有多个不同的局部极小值，梯度下降可能导致陷入局部极小值

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新手，你需要了解的关于神经网络的所有知识

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BP神经网络

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卷积神经网络详解（二）——自己手写一个卷积神经网络

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原创译文|从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（下）

12) 反向传播(Back propagation) –——在定义一个神经网络的过程中，每个节点会被随机地分配权重和偏置。...这样一个结合成本函数的梯度来调整权重因子的过程就叫做反向传播。在反向传播中，信号的传递方向是朝后的，误差连同成本函数的梯度从输出层沿着隐藏层传播，同时伴随着对权重因子的调整。...滤波器的尺寸通常比原始图片要小，与权重相似，在最小化成本的反向传播中，滤波器也会被更新。就像下面这张图片一样，通过一个过滤器，依次乘以图片中每个3×3的分块，从而产生卷积的结果。...递归神经网络通常被用于处理序列化的数据，即前一项的输出是用来预测下一项的输入。递归神经网络中存在环的结构，这些神经元上的环状结构使得它们能够存储之前的数据一段时间，从而使得能够预测输出。...在反向传播过程中，权重因子会被多次乘以这些小的梯度。因此会越变越小，随着递归的深入趋于“消失”，使得神经网络失去了长程可靠性。

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第十篇：《机器学习之神经网络（四）》

与世无争的吴恩达老师本篇内容：神经网络算法的反向传播通过本篇的学习您将学习神经网络的反向传播算法反向传播算法是神经网络算法最为重要的知识点之一 ?...j 代表下一层中误差单元的下标，是受到权重矩阵中第行影响的下一层中的误差单元的下标。如果我们考虑正则化处理，并且我们的训练集是一个特征矩阵而非向量。...我们的算法表示为： ? 即首先用正向传播方法计算出每一层的激活单元，利用训练集的结果与神经网络预测的结果求出最后一层的误差，然后利用该误差运用反向传播法计算出直至第二层的所有误差。...“在上一节，我们介绍了反向传播算法，对很多人来说，当第一次看到这种算法时，第一印象通常是，这个算法需要那么多繁杂的步骤，简直是太复杂了，实在不知道这些步骤，到底应该如何合在一起使用。...前向传播算法：最上层的+1项为偏置单元，值为1，作用同线性回归里介绍的，它们可以先不考虑 ? 前向传播算法： ?

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