本文的主要参考:How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便,令 则有alj=σ(zlj),其中σ是激活函数 定义网络的cost function,其中的n是训练样本的个数. 下面主要介绍使用反向传播来求取cost function相对于权重wij和偏置项bij的导数. 显然,当输入已知时,cost function只是权值w和偏置项b的函数.这里为了方便…

from: 作者:Charlotte77 出处:http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

在看CNN和RNN的相关算法TF实现,总感觉有些细枝末节理解不到位,浮在表面.那么就一点点扣细节吧. 这个作者讲方向传播也是没谁了,666- 原文地址:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反…

对于torch中训练时,反向传播前将梯度手动清零的理解 简单的理由是因为PyTorch默认会对梯度进行累加.至于为什么PyTorch有这样的特点,在网上找到的解释是说由于PyTorch的动态图和autograd机制使得其非常灵活,这也意味着你可以得到对一个张量的梯度,然后再次用该梯度进行计算,然后又可重新计算对新操作的梯度,对于何时停止前向操作并没有一个确定的点.所以自动设置梯度为0比较棘手,因为你不知道什么时候一个计算会结束以及什么时候又会有一个新的开始.默认累加的好处是当在多任务中对前面共享…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…

知识回顾 1:首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有m个,每个包含一组输入x和一组输出信号y,L表示神经网络的层数,S表示每层输入的神经元的个数,SL代表最后一层中处理的单元个数. 之前,我们所讲到的,我们可以把神经网络的定义分为2类: 1)二元分类:SL = 1,其中y = 1 或 0 2)多元分类:当有K中分类时候,SL = K,其中yi = 1表示分到第i类(k>2) 2:再让我们回顾之前所讲到的逻辑回归问题中的代价函数 在逻辑回归中,我们只有一个输出变量,但是再…

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,…

反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是"误差反向传播"的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法.该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度.这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数. 在神经网络上执行梯度下降法的主要算法.该算法会先按前向传播方式计算(并缓存)每个节点的输出值,然后再按反向传播遍历图的方式计算损失函数值相对于每个参数的偏导数. 我们将以全连接层,激活函数采用 Sigm…