反向传播梯度求解推导

关键词：

参考技术A 反向传播是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，目的在于优化神经网络中的参数（权重，偏置）。

是第 层的第 个神经元连接第 层的第 个神经元的权重

表示第 层的第 个节点的偏置，所有连接到该节点的链接都公用该偏置
表示第 层第 个节点的输入：即
向量化之后得到:

前向传播公式：

反向传播是为了计算出 和 其中 表示损失函数

最后一层误差：
向量形式：

任意层的误差：

假设我们已知第 层的误差，通过 回传到第 层

权重梯度

解释: 根据 层输入与输出关系
由 得
然后需要将此处X替换成前一层的输出，即为这一层的输入 替换后即得到公式3

同理得到

为了让自己记住而已，每次看完都会忘记，，，，详细可参考 http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html
讲的很好哟

反向传播算法推导

 一、MSE损失函数推导前向传播过程： 梯度反向传播公式推导：定义残差：则 残差推导如下：对于最后一层： 广义上，左边项（-（···））是定义的损失函数对其输入（即最后一层神经元值）的导数，右项是sigmo... 查看详情

反向传播-李宏毅机器学习笔记

输入通过前向传播由输入层传播到输出层；梯度通过后向传播由输出层传播到输入层。 N个样本的损失函数，其中代表单个样本损失函数：求解梯度，以weight为例，bias同理：可见，我们只要求解单个样... 查看详情

反向传播

参考技术A反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度... 查看详情

神经网络反向传播梯度计算数学原理

[神经网络]反向传播梯度计算数学原理1文章概述本文通过一段来自于Pytorch官方的warm-up的例子：使用numpy来实现一个简单的神经网络。使用基本的数学原理，对其计算过程进行理论推导，以揭示这几句神奇的代码后面所包含的原... 查看详情

反向传播算法之要点(backpropagation)

参考技术A反向传播是一个很简单的算法，一个学习过微积分的人就能够轻松的理解。本文希望避免让人打不起精神来看的冗余繁杂，简洁地把反向传播的算法的推导过程和求解过程进行简洁、清晰的表述。反向传播的要点只有3... 查看详情

每层多个节点的反向传播

我读了关于反向传播如何工作的this文章，我理解他们所说的一切。他们说要找到梯度，我们必须将成本函数的偏导数推导到每个权重/偏差。但是，为了解释这一点，他们使用了一个每层有一个节点的网络。对于每层有多个节点... 查看详情

反向传播-李宏毅机器学习笔记

输入通过前向传播由输入层传播到输出层；梯度通过后向传播由输出层传播到输入层。 N个样本的损失函数，其中代表单个样本损失函数：求解梯度，以weight为例，bias同理：可见，我们只要求解单个样... 查看详情

反向传播-李宏毅机器学习笔记

输入通过前向传播由输入层传播到输出层；梯度通过后向传播由输出层传播到输入层。 N个样本的损失函数，其中代表单个样本损失函数：求解梯度，以weight为例，bias同理：可见，我们只要求解单个样... 查看详情

神经网络反向传播推导（实例）

查看详情

经典反向传播算法公式详细推导

. 查看详情

经典反向传播算法公式详细推导

. 查看详情

反向传播与梯度下降详解

一，前向传播与反向传播1.1，神经网络训练过程神经网络训练过程是：先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果aaa；然后计算aaa与样本标签值 查看详情

反向传播和梯度下降的简短定义

】反向传播和梯度下降的简短定义【英文标题】：ShortDefinitionofBackpropagationandGradientDescent【发布时间】：2019-10-2313:32:57【问题描述】：我需要为反向传播和梯度下降写一个非常简短的定义，我有点搞不懂它们的区别是什么。下面... 查看详情

深度学习梯度下降和反向传播原理

梯度下降和反向传播1.梯度是什么?2.偏导的计算2.1常见的导数计算2.2多元函数求偏导3.反向传播算法3.1计算图和反向传播3.2神经网络中的反向传播3.2.1神经网络的示意图3.2.2神经网络的计算图1.梯度是什么?梯度：是一个向量ÿ... 查看详情

梯度下降法与反向传播

梯度下降法与反向传播主要内容：梯度下降法最优化梯度下降反向传播梯度与偏导链式法则直观理解Sigmoid例子1.梯度下降（Gradientdescent）初始权重不要都置为0，可用高斯分布。随机初始化的目的是使对称失效。如... 查看详情

梯度下降法与反向传播

梯度下降法与反向传播主要内容：梯度下降法最优化梯度下降反向传播梯度与偏导链式法则直观理解Sigmoid例子1.梯度下降（Gradientdescent）初始权重不要都置为0，可用高斯分布。随机初始化的目的是使对称失效。如... 查看详情

LSTM 反向传播梯度检查的问题

】LSTM反向传播梯度检查的问题【英文标题】：ProblemswithLSTMbackpropgradientchecking【发布时间】：2017-07-2708:50:06【问题描述】：我正在尝试实现自己的LSTM网络。我实现了反向传播算法，但它没有通过梯度检查。无法意识到错误在哪里... 查看详情

反向传播和梯度下降是不是使用相同的逻辑？

】反向传播和梯度下降是不是使用相同的逻辑？【英文标题】：DoesBackPropagationandGradientDescentusethesamelogic?反向传播和梯度下降是否使用相同的逻辑？【发布时间】：2021-05-1801:15:14【问题描述】：CNN中使用反向传播来更新随机分配... 查看详情