菜鸟角度简单分析BP算法（Error Back Propagation）

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前置说明

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环境说明

  无

前言

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• 模型：就是一个函数G(I1,I2,...,In),此函数的作用就是给定In（输入数据）,就能够得到函数的值（打分）。
• 损失函数：E(w1,w2,...,wn,b1...bn),此函数是由此网络中所有的权重为变量构成的。此函数的作用是描述在某组权重的和输入下，此网络的得分与标准值（标签）的误差。
• 梯度：就是某变量（向量）在某方向上的变化率。
• 网络训练过程：而在网络训练中，目标就得把此误差减小，提高准确率。

BP 分析

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1. 对BP的一个简单例子推导过程（此过程来至于网上的一篇文章，无复杂的数学公式，注意抽象，示例图字丑，请忽略）

  假设我定义此示例网络为：

1. 定义前向推导为：

1. 定义此网络的损失函数E为（也可以说是误差函数）：

1. 对权重W5,求其相对于E的偏导，过程如下：

1. 对权重W1,求其相对于E的偏导，过程如下：

  当我们得到dE/dW1,dE/dW2 .... dE/dW8 ,dE/db1,dE/db2这些的值后，我们就可以更新这些参数，让E的输出更小，准确度越高。

  定义原参数为Po，定义更新参数为Pn,定义学习率为m,则参数更新过程为：

Pn = Po - m*dE/dPo

  经过多次迭代后，E会越来越小，模型准确率越来越高。

后记

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  提示：个人认为对于一些数学原理相关的，还是动手自己推导一次，这样比单单看理解的快和深刻一点。这种方式非常适合我这种笨鸟。

参考文献

• 无

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