神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

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神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…

机器学习 —— 基础整理（七）前馈神经网络的BP反向传播算法步骤整理

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第…

【深度学习】BP反向传播算法Python简单实现

转载:火烫火烫的个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础,所以很有必要把反向传播算法好好学一下得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章,给出一个例子来说明反向传播不过是英文的,如果你感觉不好阅读的话,优秀的国人已经把它翻译出来了. 一步一步弄懂反向传播的例子(中文翻译) 然后我使用了那个博客的图片.这次的目的主要是对那个博客的一个补充.但是首先我觉得先用面向过程的思想来实现一遍感觉会好一点. 随便把文中省略的公式给大家给写出来.大家可以先看那篇博文 import numpy as np #…

手推机器学习公式（一） —— BP 反向传播算法

方便起见,本文仅以三层的神经网络举例. f(⋅):表示激励函数 xi:表示输入层: yj:表示中间的隐层: yj=f(netj) netj=∑i=0nvijxi ok:表示输出层,dk 则表示期望输出: ok=f(netk) netk=∑j=0mwjkyj vij,wjk 分别是连接输入层-隐层,隐层和输出层的权值矩阵: BP 既然称为 error back propagation 算法,我们首先来看 error 的一种常见定义: E=12(d⃗ −o⃗ )2=12∑k=1ℓ(dk−ok)2 三…

BP反向传播算法的工作原理How the backpropagation algorithm works

In the last chapter we saw how neural networks can learn their weights and biases using the gradient descent algorithm. There was, however, a gap in our explanation: we didn't discuss how to compute the gradient of the cost function. That's quite a g…

深度学习——深度神经网络（DNN）反向传播算法

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每…