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【中文标题】反向传播 - 误差导数【英文标题】：Backpropagation - error derivative 【发布时间】：2016-05-09 02:21:10 【问题描述】：我正在学习用于训练神经网络的反向传播算法。这有点道理，但还有一部分我不明白。
据我了解，误差导数是针对网络中的所有权重计算的。这会导致误差梯度，其维数是网络中的权重数。然后，通过这个梯度的负值乘以学习率来改变权重。
这似乎是对的，但为什么梯度没有归一化？ delta向量的长度与梯度向量的长度成正比的原因是什么？
【问题讨论】：
【参考方案1】：您无法标准化渐变。实际上，在反向传播中，您有误差梯度下降法。相反，您可以标准化和缩放您的输入。然后它会给你在误差面上的比例运动，而在误差面上的比例运动会给你更快的方法来接近局部或有时是全局最小值。 Here 你可以看到规范化作用的解释
【讨论】：
反向传播中的 ReLU 导数
】反向传播中的ReLU导数【英文标题】：ReLUderivativeinbackpropagation【发布时间】：2017-06-2121:44:29【问题描述】：我打算在使用ReLU的神经网络上进行反向传播。在我之前的一个项目中，我是在使用Sigmoid激活函数的网络上进行的，但... 查看详情
脱离公式谈谈对反向传播算法的理解
...失函数对所在层线性组合函数(判别函数)求导。误差项是反向传播的核心概念。从意义上，误差项反映了最终损失对某一层神经元的敏感程度，也间接反映了不同神经元对网络能力的贡献程度。从计算上，把误差项再... 查看详情
深度学习基础入门
...们总是希望模型不要太复杂，过拟合的模型是没用的反向传播加法门单元：均等分配MAX门单元：给最大的乘法门单元：互换允许信息从损失函数反向流动来计算梯度从训练数据来看，我们不知道隐藏的单元的... 查看详情
第 2 部分弹性反向传播神经网络
】第2部分弹性反向传播神经网络【英文标题】：Part2Resilientbackpropagationneuralnetwork【发布时间】：2012-08-2205:40:36【问题描述】：这是thispost的后续问题。对于给定的神经元，我不清楚如何取其误差的偏导数和权重的偏导数。从这个... 查看详情
反向传播 - 神经网络 - 导数
】反向传播-神经网络-导数【英文标题】：backpropagation-neuralnetwork-derivate【发布时间】：2021-10-2520:07:35【问题描述】：我正在研究反向传播，但我不明白为什么我们需要划分\'dW_curr\'\'m\'。我看到的每个代码都这样做，但是为什么... 查看详情
.误差反向传播法—relu/sigmoid/affine/softmax-with-loss层的实现(代码片段)
第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__init__(self):self.mask=None#正向传播defforward(self,x):self.mask=(x<=0)#输入值是否≤0，返回值是... 查看详情
为啥我们在计算反向传播算法时取传递函数的导数？
】为啥我们在计算反向传播算法时取传递函数的导数？【英文标题】：Whydowetakethederivativeofthetransferfunctionincalculatingbackpropagationalgorithm?为什么我们在计算反向传播算法时取传递函数的导数？【发布时间】：2016-06-1609:23:24【问题描... 查看详情
误差反向传播 - 神经网络
】误差反向传播-神经网络【英文标题】：ErrorBackpropagation-Neuralnetwork【发布时间】：2013-12-2318:01:33【问题描述】：我正在尝试为神经网络的错误反向传播编写代码，但我的代码需要很长时间才能执行。我知道神经网络的训练需要... 查看详情
CNN 中池化层（子采样层）的反向传播
】CNN中池化层（子采样层）的反向传播【英文标题】：BackpropagationinPoolingLayer(Subsampliglayer)inCNN【发布时间】：2017-04-0408:49:26【问题描述】：我的疑问是如何在Pooling层反向传播误差，因为当我计算导数时，只有4的1个元素（例如，... 查看详情
激活函数的导数和在反向传播中的使用[关闭]
】激活函数的导数和在反向传播中的使用[关闭]【英文标题】：Derivativeofactivationfunctionanduseinbackpropagation[closed]【发布时间】：2012-04-0420:35:53【问题描述】：我正在阅读this文档，他们说权重调整公式是这样的：新权重=旧权重+学习... 查看详情
backpropagation：反向传播
1.前向传播和反向传播①前向传播 forwardpropagation：从前往后，根据输入和参数计算输出值和损失值，并将当地梯度（localgradient），即每个结点的输出值对该节点的输入值的偏导数，保留在内存中以供反向传播计算梯度时使用... 查看详情
神经网络-反向传播，训练误差
】神经网络-反向传播，训练误差【英文标题】：neuralnetwork-backpropagation,errorintraining【发布时间】：2011-11-2016:40:47【问题描述】：在阅读了一些关于神经网络（反向传播）的文章后，我尝试自己编写一个简单的神经网络。我决定... 查看详情
具有交叉熵误差的整流线性单元激活的反向传播
】具有交叉熵误差的整流线性单元激活的反向传播【英文标题】：Backpropagationforrectifiedlinearunitactivationwithcrossentropyerror【发布时间】：2014-08-1214:59:18【问题描述】：我正在尝试使用反向传播实现神经网络的梯度计算。我无法使用... 查看详情
cs231n误差反向传播
摘要本节将对反向传播进行直观的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。反向求导的核心问题是：给定函数$f(x)$ ，... 查看详情
反向传播算法的理解
反向传播算法从大体上理解就是通过计算最终误差与某个权值参数的梯度，来更新权值参数。梯度就是最终误差对参数的导数，通过链式求导法则求出。然后通过赋予学习率计算得出，例如：其中 为学习率。 Python代码如... 查看详情
反向传播算法数学推导
...一遍心里才安稳。主要参考资料:ufldl开始：首先要明确，反向传播算法，是为了计算loss相对于w,b的偏导数，以此来更新每次学习的ｗ,b，是一个巧妙地计算方法。首先定义loss函数：乍一看，这怎么求关于每个权值的偏导数呢？... 查看详情
编写c语言版本的卷积神经网络cnn之三：cnn的误差反向传播过程
...绍了卷积神经网络的前向传播过程，这一节我们重点介绍反向传播过程，反向传播过程反映神经网络的学习训练过程。误差反向传播方法是神经网络学习的基础，网络上已经有许多相关的内容了，不过关于卷积网络的误差反向传... 查看详情
python深度学习入门-误差反向传播法(代码片段)
深度学习入门-误差反向传播法博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1.计算图1.1 用计算图求解1.2 局部计... 查看详情