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反向传播计算图
神经网络基础6 -
反向传播
答:
当x = 1 时,导数是2,说明:学习
反向传播
,要先了解一下正向传播,举个例子,假设你在在超市买了 2 个 100 元一个的苹果,消费税是 10%,请计算支付金额,我们可以通过下面这个
计算图
求出最终的结果。图中有两个 乘法 节点,边上的数字从左到右流动,当数据流过乘法节点时,就会执行乘法操...
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...
2.2 梯度下降和
反向传播
答:
,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$a,b,c$各自的偏导就是连线上的梯度的乘积:3.2 神经网络中的反向传播 3.2.1 神经网络的示意图 表示网络第n层权重 wn[i...
如何理解神经网络里面的
反向传播
算法
答:
反向传播
算法(Backpropagation)是目前用来训练人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的最常用且最有效的算法。其主要思想是:(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...
[NL系列]
计算图
的微积分——
反向传播
答:
一般来说,其独立于领域的名称叫做 反向模式分化 (reverse-mode differentiation) 。 基本上,
反向传播
是一种快速计算导数的方法。熟练掌握反向传播,不仅在深度学习中有所裨益,在其他更多的数值计算问题中都有很大好处。
计算图
可以很好的描述数学表达式,比如对于 想要理解计算图中的导数,核心是要明白...
反向传播
最佳总结——一篇文章读懂神经网络反向传播
答:
计算图
,这个神经网络的图形语言,是链式法则在实际编程中的体现。它构建了从损失函数最小化路径的清晰图谱,既支持前向传播的信号流动,也支撑
反向传播
的参数调整。总结:反向传播,借助自动微分和计算图,犹如一把精致的调色板,通过梯度的指引,精细调整模型参数,最终塑造出满足任务需求的神经网络杰作。每...
反向传播
算法之要点(Backpropagation)
答:
反向传播
的要点只有3个公式,首先在此做总结如下:已知:推导:全微分Review:推导:反向传播的本质是链式法则+动态规划。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...
如何理解神经网络里面的
反向传播
算法
答:
好拗口,好难理解啊,看下式:大体也就是这么个情况,具体的步骤为:1.利用前向
传播
算法,
计算
出每个神经元的输出 2.对于输出层的每一个输出,计算出其所对应的误差 3.计算出每个神经元的错误变化率即:4.计算CostFunction的微分,即:
读懂
反向传播
算法(bp算法)
答:
即假设最后一层网络是L,最后一层 如何
计算
得出。最后一层的 值就像一个导火索,一旦有了开始,就可以利用我们之前推出来的: 公式进行
反向传播
了(反向传播还是很形象的不是?)。现在解决这个问题。这个问题就是和损失函数具体怎么定义有关系了。不过我们先不考虑C的具体形式,根据通用的链式法则我们...
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