反向傳播演算法

反向傳播演算法的工作機制為對**錯誤的神經元施以懲罰。從輸出層開始，向上層次查詢**錯誤的神經元，微調這些神經元輸入值的權重，以達到修復輸出錯誤的目的。

神經元之所以給出錯誤的**，原因在於它前面為其提供輸入的神經元，更確切地說是由兩個神經元之間的權重及輸入值決定的。我們可以嘗試對權重進行微調。

每次調整的幅度取決於以下兩個方面：神經元各邊權重的誤差函式的偏導數和乙個叫學習速率的引數(通常使用很小的值)。

計算出函式誤差的梯度，再乘以學習速率，用總權重減去得到的值。梯度的符號由誤差決定，每次對權重的修改都朝正確的**值努力。

有時候，修正結果為區域性最優，比起其他權重組合要好，但所得的各權重還不是最優組合。

反向傳播演算法從輸出層，層層向上回溯到輸入層。到達輸入層後，所有邊的權重更新完畢。

反向傳播演算法

首先我們對數學符號做一些約定。我們首先考慮簡單的情況 前饋神經網路，如圖 所示。我們先假設任意兩層之間沒有權值共享。方向傳播演算法本質上就是梯度下降演算法，所以我們要對損失函式關於每個引數求導。設單個輸入例項 x 損失函式為 j x 那麼我們要求解 j wi 和 j bi i 1,2,n 對 j 關...

反向傳播演算法

看了很多有關神經網路的資料，一直對於反向傳播演算法總是不理解，對於其過程也是覺得很複雜，讓人想放棄，寫一篇部落格來從頭到尾來擼一遍反向傳播，讓這個黑盒子變透明。主要涉及到的數學方法，就是求偏導數，鏈式法則，沒有其他的複雜的數學公式了 當然求偏導的原理，是利用梯度下降法 因為是要將誤差減小，那麼就需要...

反向傳播演算法

反向傳播演算法的原理很簡單，只涉及chain rule和求導，但是在實際程式設計中，需要考慮到向量化後，會涉及矩陣求導。矩陣的求導只是提供了理論支援，實際實現中又使用了額外的技巧。首先 李巨集毅老師的backpropagation課程，了解為什麼這個演算法取名為反向傳播，怎麼傳播的 掌握了反向傳播的...