反向传播(BPN)算法是神经网络中研究最多.使用最多的算法之一,它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元,然后用于更新权重. 学习 BPN 算法可以分成以下两个过程: 正向传播:输入被馈送到网络,信号从输入层通过隐藏层传播到输出层.在输出层,计算误差和损失函数. 反向传播:在反向传播中,首先计算输出层神经元损失函数的梯度,然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度.接下来用梯度更新权重. 这两个过程重复迭代直到收敛. 前期准备 首先给网络提供 M 个训练对(X,Y),X 为输入,Y 为期望的输出.输入…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

前言 上一篇中介绍了计算图以及前向传播的实现,本文中将主要介绍对于模型优化非常重要的反向传播算法以及反向传播算法中梯度计算的实现.因为在计算梯度的时候需要涉及到矩阵梯度的计算,本文针对几种常用操作的梯度计算和实现进行了较为详细的介绍.如有错误欢迎指出. 首先先简单总结一下, 实现反向传播过程主要就是完成两个任务: 实现不同操作输出对输入的梯度计算 实现根据链式法则计算损失函数对不同节点的梯度计算 再附上SimpleFlow的代码地址: https://github.com/PytLab/simp…

tensorflow学习笔记(2)-反向传播 反向传播是为了训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,让NN模型在的损失函数最小 损失函数:学过机器学习logistic回归都知道损失函数-就是预测值和真实值得差距,比如sigmod或者cross-entropy 均方误差:tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))很好理解,假如在欧式空间只有两个点的的话就是两点间距离的平方,多点就是多点误差的平方和除以对比点个数 学习率:决定了参数每次更新的幅度 反向传播训练方法:为了减小los…

TensorFlow反向传播算法实现 反向传播(BPN)算法是神经网络中研究最多.使用最多的算法之一,用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元,然后用于更新权重. 学习 BPN 算法可以分成以下两个过程: 正向传播:输入被馈送到网络,信号从输入层通过隐藏层传播到输出层.在输出层,计算误差和损失函数. 反向传播:在反向传播中,首先计算输出层神经元损失函数的梯度,然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度.接下来用梯度更新权重. 这两个过程重复迭代直到收敛. 前期准备 首先给网络提供 M 个训练对(X,Y)…

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…

为了完成机器学习课的项目,规定不许调tensorflow,pytorch这些包.可是要手工实现一个可训练的神经网络是非常困难的一件事,难点无他,就在于反向传播的实现.这不,我在网上发现了这篇文章.怎么称赞都不会是溢美之词,它就是神一样的文章! https://towardsdatascience.com/lets-code-a-neural-network-in-plain-numpy-ae7e74410795 下面还有一个印度小哥(应该是)写的反向传播的文章,一起食用效果更佳. https:/…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/263 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…