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反向传播算法流程
一文彻底搞懂
BP算法
:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
答:
由上式我们可以看到,第 层神经元的误差项 是由第 层的误差项乘以第 层的权重,再乘以第 层激活函数的导数(梯度)得到的。这就是误差的反向传播。 现在我们已经计算出了偏导数 、 和 ,则 和 可分别表示为:下面是基于随机梯度下降更新参数的
反向传播算法
:单纯的公式推导看...
解读
反向传播算法
(BackPropagation)
答:
根据
BP算法
的
过程
演示,可以得到BP算法的一般过程: 1. 正向传播FP(求损失) 此过程中,我们根据输入的样本、给定的初始化权重值W和偏置项的值b, 计算最终输出值以及输出值与实际值之间的损失值。( 注意:如果损失值不在给定的范围内则进行接下来反向传播的过程, 否则停止W,b的更新。 ) 2...
反向传播算法
的算法简介
答:
(1)将训练集数据输入到ann的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这是ann的前向
传播过程
;(2)由于ann的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层
反向传播
,直至传播到输入层;(3)在反向传播的过程中,根据误差调整各种参数的值;不断迭...
反向传播算法
答:
在每一轮迭代中,我们先通过正向传播,让数据在神经网络中逐层流动,产生预测值
。然后,反向传播的舞者登场,通过对每个样本的误差进行计算,揭示出权重更新的信号。在这一过程中,最底层的误差计算公式至关重要。它就像是一个接力棒,从最后一层传递到每一层,直至权重的源头。接着,我们用梯度目标来聚...
一文搞懂
反向传播算法
答:
(Logistic Regression),我们可以把它看做没有隐层的网络;但对于多隐层的神经网络,输出层可以直接求出误差来更新参数,但其中隐层的误差是不存在的,因此不能对它直接应用梯度下降,而是先将误差反向传播至隐层,然后再应用梯度下降,其中将误差从末层往前传递的
过程
需要链式法则(Chain Rule)的帮助,因此
反向传播算法
可以...
2.2 梯度下降和
反向传播
答:
3.
反向传播算法
3.1 计算图和反向传播 计算图:通过图的方式来描述函数的图形 在上面的练习中,,把它绘制成计算图可以表示为:绘制成为计算图之后,可以清楚的看到向前计算的
过程
之后,对每个节点求偏导可有:那么反向传播的过程就是一个上图的从右往左的过程,自变量$a,b,c$各自的偏导就是...
读懂
反向传播算法
(
bp算法
)
答:
给定一个损失函数之后,用 表示,说白了
反向传播
就是求∂C/∂w和∂C/∂b,然后将这个值乘以和对应的w,b进行相减就可以实现一次的参数更新了。为什么这样的操作就可以优化网络,减小loss值呢?来源于导数的概念和速度相关。∂C/∂w和∂C/∂b相当...
反向传播算法
的基本思想
答:
一、前向
传播过程
在前向传播过程中,输入数据从输入层经过一系列的隐藏层,最终到达输出层。每个神经元都会对输入进行加权求和,并通过激活函数进行激活,得到输出值。前向传播过程是从输入到输出的正向计算过程。二、计算损失函数 在
反向传播算法
中,我们需要定义一个损失函数来衡量网络输出与真实值之间的...
反向传播算法
之要点(Backpropagation)
答:
整个计算图中,假设每个连边代表上层对下层进行求导,那么传统方法求解cost function关于某个参数的导数,根据链式法则,就需要计算从最后一层到这一个参数路径上的所有导数,然后再把他们乘起来。可想而知,计算复杂度随着网络的深度增加将会变得非常大。在
反向传播算法
中,首先通过一个前向传播的
过程
计算...
嵌入式与神经网络(四):DNN
算法
答:
7 DNN
反向传播算法过程
由于梯度下降法有批量(Batch),小批量(mini-Batch),随机三个变种,为了简化描述,这里我们以最基本的批量梯度下降法为例来描述反向传播算法。实际上在业界使用最多的是mini-Batch的梯度下降法。区别仅仅在于迭代时训练样本的选择。输入:总层数 L,以及各隐藏层与输出层的神经元...
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