反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch...我们现在来讲一下反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法 3 反向传播算法 首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算下式： ?...反向传播算法的思路如下：给定一个样例 (x, y)，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h[W,b](x)的输出值。...以上的逐步反向递推求导的过程就是“反向传播”算法的本意所在。 4 计算我们需要的偏导数，计算方法如下： ? 最后，我们用矩阵-向量表示法重写以上算法。...4 BP算法伪代码 反向传播算法可表示为以下几个步骤。 1 进行前馈传导计算，利用前向传导公式，得到L2, L3, ... 直到输出层Lnl 的激活值。
反向传播算法的过程如下： 1.前向传播 输入数据通过网络的每一层前向传播，直到最后一层产生输出。...3.反向传播 通过链式法则从输出层反向逐层计算损失函数对每个参数（权重和偏置）的梯度。这涉及到对损失函数关于网络输出的导数，以及网络输出关于网络参数的导数的计算。...loss值为:7200.0 Final:140.3136 当前的loss值为:3225.1371724800006 制作梯度下降求最小值的动画 为了展示梯度下降算法寻找函数最小值的过程，我们可以使用Python...在深入探讨神经网络反向传播算法之后，我们可以清晰地认识到这一机制在现代深度学习领域中的核心地位。反向传播不仅为神经网络提供了自我学习和优化的能力，更是推动了人工智能技术的飞速发展。...未来，随着计算能力的提升和算法的不断改进，反向传播算法将继续引领神经网络的发展，为人工智能的普及和应用奠定坚实基础。
文章目录 百度百科版本 BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。...这是BP算法得以应用的基础。 查看详情 维基百科版本 反向传播是一种用于人工神经网络的方法，用于计算在网络中使用的权重的计算中所需的梯度。...反向传播是“错误的向后传播”的简写，因为错误在输出端计算并在整个网络层中向后分布。它通常用于训练深度神经网络。 反向传播是将delta规则推广到多层前馈网络，通过使用链规则迭代计算每个层的梯度来实现。...它与Gauss-Newton算法密切相关，是神经反向传播研究的一部分。 反向传播是一种称为自动微分的更通用技术的特例。...在学习的情况下，反向传播通常使用的梯度下降优化算法通过计算来调节神经元的权重梯度的的损失函数。 查看详
反向传播算法是训练神经网络的经典算法，是深度学习的最重要的基础，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上，通过迭代的方法求出目标损失函数（loss function）的近似最小值...本文通过理论和代码相结合的方式详细讲述了反向传播算法的原理和实现。 作者：Great Learning Team deephub.ai翻译组译 神经网络 什么是反向传播？ 反向传播是如何工作的？...损失函数 为什么我们需要反向传播？ 前馈网络 反向传播的类型 案例研究 ? 在典型的编程中，我们输入数据，执行处理逻辑并接收输出。 如果输出数据可以某种方式影响处理逻辑怎么办？ 那就是反向传播算法。...什么是反向传播（What is backpropagation?） 我们可以将反向传播算法定义为在已知分类的情况下，为给定的输入模式训练某些给定的前馈神经网络的算法。...errors = [] 让我们执行前馈和反向传播网络。对于反向传播，我们将使用梯度下降算法。
反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。...本文主要内容： 神经网络应用梯度下降的直观理解 反向传播算法的学习过程 反向传播算法推导 总结探讨 本文灵感来源 参考文献 直观理解 ---- 考虑一个有两个输入单元、一个输出单元、没有隐藏单元的简单神经网络...return 权重与阈值确定的多层前馈神经网络 完整的误差反向传播算法包括前向计算和反向传播两部分。...反向传播算法推导 ---- 为了最小化误差E，最终归结为优化问题。前面说过，反向传播算法的目的是找到一组能最大限度地减小误差的权重，在反向传播中使用的方法是梯度下降法。...反向传播算法的准确说法应该是误差反向传播算法，有时候称为BP算法或者BP网络，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 神经网络的结构通常称为“多层前馈神经网络”，其中的前馈怎么理解？
反向传播算法作为神经网络中学习的主力，最初是在20世纪70年代引入的，但其重要性直到1986年由一篇着名的论文才得到充分的重视，其作者是DavidRumelhart，GeoffreyHinton和RonaldWilliams...该论文描述了几种神经网络，而其中反向传播比其他早期的学习方法快得多，从而可以使用神经网络来解决以前不能解决的问题。...运用反向传播算法后计算各层偏导数的流程如下： 首先我们把最后的1/x转成f(z)=z的函数形式，对其求导可得1，所以我们从1开始往回推。...代码 使用python来实现反向传播算法非常简单，短短二十多行代码就能实现其算法，代码如下： 从以上例子可以看到，您可以将反向传播算法视为提供了计算所有这些路径的速率因子之和的方法。...换句话说，反向传播算法提供了一种非常巧妙的方法可以跟踪权重（和偏差）的微小扰动如何通过网络传播，到达输出，最终影响成本函数的结果。
反向传播算法大揭秘 注： 该篇博文是我阅读《How the backpropagation algorithm works》一文的笔记，该博文详细介绍了反向传播算法，并给出了反向传播算法四个基本公式中的前两个证明...，我顺着作者的思路证明了后面两个，并记录了证明过程，希望能帮助到需要了解反向传播算法数学原理的童鞋。...设推导反向传播过程中的代价函数为C. 我们使用\odot表示两个矩阵对应元素的乘积，即(s\odot t)_{i,j} = s_{i,j} \cdot t_{i,j}，称之为Hadamard乘积....反向传播的四个基本公式 反向传播过程中的四个基本公式： \delta^L = \nabla_aC\odot \sigma'(z^L) \tag{BP1} \delta^l = ((w^{l+1})^\mathrm...b^l_j} = \delta^l_j \tag{BP3} \frac{\partial C}{\partial w^l_{jk}} = a^{l-1}_k\delta^l_j \tag{BP4} 反向传播算法
首先介绍一下链式法则 假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环 BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释...这便是神经网络中的BP算法，与以往的正向传播不同，它应该是从反向的角度不断优化 这里只是用了一层隐含层，可以看的出来一个参数的梯度往往与几个量产生关系： 最终y被预测的值。...但是当层数变多之后呢，sigmoid函数假如说每一层都当做是激活函数，那么最后E对l_1的偏导将是十分地小，尽管x,w代表着一些信息，可经过sigmoid压缩之后信息发生了丢失，梯度无法完成真正意义上的传播...接着我们用PyTorch来实操一下反向传播算法，PyTorch可以实现自动微分，requires_grad 表示这个参数是可学习的，这样我们进行BP的时候，直接用就好。
反向传播算法是经典的前馈人工神经网络。 这项技术也被用来训练大型的深度学习网络。 在本教程中，你将探索如何使用Python从零开始构建反向传播算法。...完成本教程后，你将知道： 如何正向传播输入以计算输出。 如何反向传播误差并训练网络。 如何将反向传播算法应用于现实世界的预测建模问题。 让我们开始吧。...反向传播算法 在人工神经网络领域，反向传播算法是多层前馈网络中的监督学习方法。 前馈神经网络接受一个或多个神经元处理后的信息作为输入激励。神经元通过它的树突来接受输入信号，树突将电信号传递给细胞体。...前向传播。 误差反向传播。 训练网络。 预测。 种子数据集案例研究。 这些步骤将为你从头开始实施反向传播算法并将其应用于你自己的预测建模问题提供所需基础。...总结回顾 在本教程中，你了解了如何从头开始构建反向传播算法。 具体来说，你了解到： 如何前向传播输入来计算网络输出。 如何反向传播误差并更新网络权重。 如何将反向传播算法应用于真实世界的数据集。
今天我们来看一下神经网络中的反向传播算法，之前介绍了梯度下降与正向传播~ 神经网络的反向传播 专栏：实战PyTorch 反向传播算法（Back Propagation，简称BP）是一种用于训练神经网络的算法...反向传播算法是神经网络中非常重要的一个概念，它由Rumelhart、Hinton和Williams于1986年提出。...通过反向传播把误差传递给模型的参数，从而对网络参数进行适当的调整，缩小预测值和真实值之间的误差。 反向传播算法是利用链式法则进行梯度求解，然后进行参数更新。...反向传播代码 我们先来回顾一些Python中类的一些小细节： 在Python中，使用super()函数可以调用父类的方法。...对象不再被使用时，Python解释器会自动调用这个方法。通常在这个方法中进行一些清理工作，比如释放资源、关闭文件等。
误差反向传播算法误差 反向传播算法（back propagation，简称BP模型）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...误差反向传播算法系统的解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。...1） 以单层感知器入 反向传播算法便于大家理解，下面先解释下单层感知器的梯度下降法。...3） 带中间层的多层感知器的反向传播算法 最后我们再解释下带中间层的多层感知器的梯度下降法。...4）小结 至此，误差反向传播算法的讲解就全部结束了，其中包含了大量的公式，理解起来可能会有一些难度，但是这是必过的槛。如果实在不理解过程的话，只记住最后那张图也可以，那张图便是整个算法的精髓所在。
---- 新智元推荐 来源：google-developers.appspot.com 【新智元导读】反向传播算法（BP算法）是目前用来训练人工神经网络的最常用且最有效的算法。...作为谷歌机器学习速成课程的配套材料，谷歌推出一个演示网站，直观地介绍了反向传播算法的工作原理。...网站地址： https://google-developers.appspot.com/machine-learning/crash-course/backprop-scroll/ 反向传播算法对于快速训练大型神经网络来说至关重要...使用这两个公式，我们可以传播到网络的其余内容，并获得网络的最终输出。 ? ? 误差导数 ? 反向传播算法会对特定样本的预测输出和理想输出进行比较，然后确定网络的每个权重的更新幅度。...反向传播 ? 我们开始反向传播误差导数。 由于我们拥有此特定输入样本的预测输出，因此我们可以计算误差随该输出的变化情况。 根据我们的误差函数 ? ，我们可以得出： ? ? 现在我们获得了 ?
反向传播算法使用简单和廉价的程序来实现这个目标。反向传播这个属于经常被无解为用于多层神经网络。实际上，反向传播仅指用于计算梯度的方法，而另一种算法，例如随机梯度下降，使用该梯度来进行学习。...反向传播算法由图中每一个这样的Jacobian梯度的乘积操作所组成。通常我们将反向传播算法应用于任意维度的张量，而不仅仅用于向量。从概念上讲，这与使用向量的反向传播完全相同。...我们首先给出了一个版本的反向传播算法，它指明了梯度的直接计算方式，按照它实际完成的顺序并且递归地使用链式法则。我们可以直接执行这些计算或者将算法的藐视视为用于计算反向传播的计算图的符号表示。...这可以从下列算法中看出，反向传播算法访问了图中的节点 到节点 的每条边一次，以获得相关的偏导数 。反向传播因此避免了重复子表达式的指数爆炸。...因为导数只是另外一张计算图，我们可以再次运行反向计算，我们可以再次运行反向传播，对导数再进行求导数就能得到更高阶的导数。六、一般化的反向传播反向传播算法非常简单。
反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新 反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德...这篇论文描述了几种神经网络，其中反向传播比以前的方法快得多，使人们有可能利用神经网络来解决以前无法解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中所要学习的主要内容。
相反，反向传播算法所学习的多层网络能够表示种类繁多的非线性曲面。如图1所示，该图描述了一个典型的多层网络和它的决策曲面。...2，反向传播算法 对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络，反向传播算法可用来学习这个网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方。...这儿给出反向传播算法，然后推导出反向传播算法使用的梯度下降权值更新法则。 因为要考虑多个输出单元的网络，而不是象以前只考虑单个单元，所以先重新定义误差E，以便对所有网络输出的误差求和。...尽管有这个障碍，已经发现对于实践中很多应用反向传播算法都产生了出色的结果。 表1 包含两层sigmoid单元的前馈网络的反向传播算法（随机梯度下降版本） 表1给出了反向传播算法。...这里描述的算法适用于包含两层sigmoid单元的分层前馈网络，并且每一层的单元与前一层的所有单元相连。这是反向传播算法的增量梯度下降（或随机梯度下降）版本。
LSTM的变种以及前向、反向传播 目前所描述的还只是一个相当一般化的 LSTM 网络。但并非所有 LSTM 网络都和之前描述的一样。事实上，几乎所有文章都会改进 LSTM 网络得到一个特定版本。...为了更直观的推导反向传播算法，将上图转化为下图： ? 图8 转化后的窥视孔LSTM 前向传播：在t时刻的前向传播公式为： ?...反向传播：对反向传播算法了解不够透彻的，请参考陈楠：反向传播算法推导过程（非常详细），这里有详细的推导过程，本文将直接使用其结论。 已知： ?...图9 GRU 为了更加直观的推导反向传播公式，将上图转化为如下形式： ? 图10 转换后的GRU GRU的前向传播：在t时刻的前向传播公式为： ? GRU的反向传播：t时刻其它节点的梯度: ?...图11 遗忘门与输入门相结合的LSTM 前向与反向算法与上述变种相同，这里不再做过多推导。 参考资料：【翻译】理解 LSTM 网络 - xuruilong100 - 博客园
杰佛里·辛顿：反向传播算法的发明人之一 Geoffrey Hinton（杰弗里•辛顿） 杰佛里·辛顿是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，在类神经网络领域贡献颇多，是反向传播算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者...目前，辛顿正在探索如何将神经网络运用到无监督学习算法中。 不过，在辛顿众多科研成果中，反向传播是最为著名的，也是目前大部分有监督学习神经网络算法的基础，建立在梯度下降法之上。...通过反向传播可以让 ANN 算法推导更接近目标的结果，不过，在了解反向传播如何应用于 ANN 算法之前，需要先弄清 ANN 的工作原理。...这个过程就是反向传播算法，又称 BP 算法，它将输出层的误差反向逐层传播，通过计算偏导数来更新网络参数使得误差函数最小化，从而让 ANN 算法得出符合预期的输出。...目前，反向传播主要应用于有监督学习下的 ANN 算法。
纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。...，因为反向传播部分写的很好。...首先，需要记住两点： 1.反向传播算法告诉我们当我们改变权值（weights）和偏置（biases）的时候，损失函数改变的速度。...2.反向传播也告诉我们如何改变权值和偏置以改变神经网络的整体表现。...接下来就是一个个推导反向传播的方程了，首先把这几个公式先列出来。 ? 别晕，下面慢慢解释。
采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图： ?...有时我们在运用反向传播算法时会遇到 bug，而且这个 bug 还不容易被发现，因此我们就需要用梯度检验（Gradient Checking）。...这种算法的思想就是运用导数估计值去对导数真实值进行检验，去检查反向传播算法运行时是否存在 bug。 都知道，函数在某点的导数近似于该点相邻的两点所连直线的斜率。 ?...循环之后得到的结果与运用反向传播得到的结果进行比较，如果两个结果近似相等，那我们就可以认为反向传播算法运行正常，之后就可以关闭梯度检验，继续运行反向传播算法。因为梯度检验的循环导致运行速度太慢了。...3.计算代价函数； 4.运用反向传播算法计算代价函数的偏导数； 5.使用梯度检验确定反向传播算法是否正常工作，如果检验没有问题，就要关闭梯度检验，因为梯度检验算法运行速度非常慢； 6.使用高级优化算法去进行梯度下降
反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习和神经网络训练中的一种重要优化方法。...反向传播算法在不同深度学习模型中的应用和优化策略有哪些？ 反向传播算法在不同深度学习模型中的应用和优化策略如下： 应用 反向传播算法在图像分类任务中得到了广泛应用。...反向传播算法与其他优化算法（如梯度下降法）相比，有哪些优势和劣势？ 反向传播算法在优化神经网络参数方面具有显著的优势和一些劣势。...以下是详细的分析： 优势 反向传播算法通过一次前向传播和一次反向传播，可以同时计算出所有参数的偏导数。...近年来有哪些新的研究方向或改进方法被提出以提高反向传播算法的效率和适用性？ 近年来，为了提高反向传播算法的效率和适用性，研究者们提出了多种新的研究方向和改进方法。
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