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  • 反向传播(用来更新权重

    千次阅读 2020-07-04 15:34:52
    反向传播 目标: 快速理解反向传播并推导 分析: 2层神经网络如图1所示,包含一个隐层和输出层,手推反向传播,取一个神经元的传播过程进行推导。 动手之前: 假定某个样本在网络中的一个传播过程如图2所示,隐层...

    反向传播

    **参考连接:**https://blog.csdn.net/qq_37644877/article/details/105431392?
    目标:
    快速理解反向传播并推导

    分析:
    2层神经网络如图1所示,包含一个隐层和输出层,手推反向传播,取一个神经元的传播过程进行推导。
    在这里插入图片描述
    动手之前:
    假定某个样本在网络中的一个传播过程如图2所示,隐层激活函数使用sigmoid,输出层不使用非线性激活函数,优化目标是均方误差mse,即损失为:
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  • 针对最基本的全连接+激活函数这类型的网络结构中每一个节点处反向传播时梯度的计算以及权重增量,从而能够直观理解sigmoid当激活函数时为什么会发生梯度消失的状况; 增加对卷积层和池化层中权重节点的梯度计算及...
    • 20190722

    • 博客简介

      笔记参考来源: 叶梓-计算机视觉课程

      • 1.针对最基本的全连接+激活函数这类型的网络结构中每一个节点处反向传播时梯度的计算以及权重增量,从而能够直观理解sigmoid当激活函数时为什么会发生梯度消失的状况;
      • 2.增加对卷积层和池化层中权重节点的梯度计算及相应权重增量的推导公式。
    1. 输出层权重梯度计算
      在这里插入图片描述
    2. 输出层前一层隐藏层权重的梯度计算
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    3. 其它隐藏层权重梯度及误差传播公式
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    4. 池化层与卷积层的残差回传
      在这里插入图片描述
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  • 主要介绍了numpy实现神经网络反向传播算法的步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 反向传播更新权值

    千次阅读 2018-05-03 16:12:37
    反向传播更新权值
    反向传播更新权值
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  • https://blog.csdn.net/shaomingliang499/article/details/50587300 https://blog.csdn.net/ck1798333105/article/details/52369122 ... 卷积神经网络如何更新权重,之...

    https://blog.csdn.net/shaomingliang499/article/details/50587300

    https://blog.csdn.net/ck1798333105/article/details/52369122

    https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/56030571

    卷积神经网络如何更新权重,之前在网上找了很久的卷积神经网络如何进行权值和偏置值如何更新的,发现大部分不是讲得很清楚,找了几个讲得好的重新梳理一下整个流程,因为有的博客讲得很清楚但是其中的一些公式表达其实是有错误的,而且这三篇各有侧重点,所以我觉得合在一起讲比较系统。

    一,全连接层的参数更新

    。。。。。。。我在实习,本来想重新编辑一下公式的。。。结果公司电脑安装不了公式编辑的软件,抽空回学校再把整个过程推导一遍吧。。。。淡淡的忧伤

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  • 误差反向传播(Error Back Propagation, BP)算法 1、BP算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 1)正向传播:输入样本->输入层->隐藏层(处理)->输出层 举一个...
  • 在计算图中,基于链式法则的计算图反向求导是模型训练的关键算法,下面用图例说明为什么反向传播的时候,权重矩阵需要转置 结束!
  • 反向传播算法python实现.
  • 本文只要讲解CNN的反向传播,CNN的反向传播,其实并不是大多所说的和全连接的BP类似,CNN的全连接部分的BP是与它相同,但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的,仔细推导,还是有很多细节地方需要思考的...
  • 单向传播 https://blog.csdn.net/weixin_38347387/article/details/82936585 乍一看上面这个公式根本不成立,但是这里不是一部到位,是通过学习率控制慢慢更新,所以不是一个严格成立的公式 权值更新的策略就是梯度...
  • 反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合...
  • 论文:Identity Mappings in Deep Residual ...但是反向传播是为了对权重和偏置进行更新,论文中只是分析了对特征x的梯度。 自己对权重的梯度做了分析。 以一个小的示例表达: 其中分为两类,一是对输出层...
  • 反向传播 思考一个问题 链式法则 计算图的反向传播 链式法则和计算图 加法节点的反向传播 乘法节点的反向传播 “购买水果”问题的反向传播 激活函数(层)的反向传播 激活函数ReLU的反向传播 激活函数...
  • 那么我们接着上节开始讲更新权重权重示例以及神经网路的准备布局。 Github源码地址:https://github.com/hzka/PythonNetworkBook 1.14我们实际上是如何更新权重的。 (一) 以简单的3层,每层3个节点的神经...
  • 神经网络的反向传播和参数更新

    千次阅读 2018-12-22 18:36:33
  • 神经网络和反向传播算法

    千次阅读 2017-10-08 11:42:51
    神经元 神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃...假设神经元的输入是向量x⃗ ,权重向量是w⃗ (偏置项是w0),激活函数是sigmoid函数,则其输出y: y=sigmoid
  • 反向传播是训练神经网络的最常用方法之一。Rumelhart、Hinton和Williams(1986)引入了反向传播,该方法到今天仍然很流行。程序员经常使用反向传播训练深层神经网络,因为在图形处理单元上运行时,它的伸缩性很好。...
  • 反向传播

    千次阅读 多人点赞 2019-05-18 22:58:54
    误差反向传播算法简称反向传播算法(Back Propagation)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。 BP算法是一个迭代算法,它的基本思想如下: 将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到...
  • 神经网络的前向传播和反向传播推导 x1x_{1}x1​和x2x_{2}x2​表示输入 wijw_{ij}wij​表示权重 bijb_{ij}bij​表示偏置 σi\sigma_{i}σi​表示激活函数,这里使用sigmoid激活函数 outoutout表示输出 yyy表示真实值...
  • 神经网络的传播权重更新

    万次阅读 多人点赞 2018-08-03 20:23:36
    本文重在阐述神经网络里的前向传播和反向传播。 上一篇文章构建了一个简单的网络,可以看出来它对于手写数字的识别率还是可以高达91%。但我们尚未对神经网络处理的过程做出太多解释。 数据在网络中的传播有两种...
  • 一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是...第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输
  • 前向运算、反向运算 } loss /= param_.iter_size(); // average the loss across iterations for smoothed reporting UpdateSmoothedLoss(loss, start_iter, average_loss); if (display) { LOG_IF(INFO...
  • 反向传播详解

    千次阅读 2019-05-06 11:27:01
    一、反向传播的由来 在我们开始DL的研究之前,需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。关于ANN的结构,我不再多说,网上有大量的学习资料,主要就是搞清一些名词:输入层/输入神经元,输出层/输出神经...
  • 文章目录1....(3)反向传播,用链式求导法则计算梯度 2.Coding import torch x = torch.tensor(1.0) #指定输入x y = torch.tensor(2.0) #指定输出y w = torch.tensor(1.0, requires_grad=True...
  • 神经网络的前向传播和反向传播 相信一开始,大家可能都对神经网络的前向传播和反向传播很头疼,我之前也是一样,后来慢慢懂了,现在深感知识传递的重要性。因此现在我就把我的一点点对两者的理解表达一下,希望能...
  • 反向传播(BP算法)python实现

    千次阅读 2018-11-20 15:46:11
    BP算法就是反向传播,要输入的数据经过一个前向传播会得到一个输出,但是由于权重的原因,所以其输出会和你想要的输出有差距,这个时候就需要进行反向传播,利用梯度下降,对所有的权重进行更新,这样的话在进行前向...
  • 神经网络的反向传播

    2017-12-04 23:08:41
    介绍深度学习的反向传播算法,比较容易理解。反向传播计算的时候,最后一层输出层,以及中间隐层的计算方法有差异。
  • 前向传播算法和反向传播算法

    千次阅读 2017-12-28 22:22:55
    最近在看神经网络中的前向传播算法(FP)和反向传播算法(BP),特地进行总结一下,方便以后理解。1.基本概念  上图是一张自己画的神经网络的图。假设每一层都添加了偏度单元(即值为1的神经元),用来表示阀值(因为...
  • 对损失的计算一般选择是交叉熵,针对不同的分类问题,最后层的激活函数不同,导致交叉熵的计算公式略有差别: 将o1和o2带入交叉熵计算公式: 误差的反向传播 以求w11(2)为例来说明,根据链式求导法则可得如图结论,...
  • 权重系数确定matlab代码使用前馈神经网络和反向传播进行多元分类 该代码已用Matlab(基本版本,没有额外的工具箱)编写,并在8.3版(R2014a)上进行了测试。 所用方程式的主要参考资料是和,分别是本书的第2章和第3...

空空如也

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反向传播更新权重