你是否也有疑問，在神經網路的訓練過程中，隨著多樣本的訓練，我們的引數是如何進行調節的呢？
答案自然就是bp演算法（error back propagation
）。反向傳播時，將輸出誤差(期望輸出與實際輸出之差)按原通路反傳計算，通過隱層反向，直至輸入層，在反傳過程中將誤差分攤給各層的各個單元，獲得各層各單元的誤差訊號，並將其作為修正各單元權值的根據。這一計算過程使用梯度下降法完成，在不停地調整各層神經元的權值和閾值後，使誤差訊號減小到最低限度。
bp演算法的原理就是目標函式對引數矩陣的偏導可以通過鏈式求導得出。從而實現了誤差的反向轉播的效果。
下面是我在研究生課程上學習的bp演算法推導，是根據bp算**文所做的計算。
以下兩種分別是神經元
j 作為輸出層節點和隱層節點的情況。理解了這兩種情況就可以衍生到三層及更多層的神經網路，其中的原理是一樣的，正所謂舉一反三。
bp就是誤差在網路中的反向轉播！
總結如下：
BP神經網路演算法推導
1 前饋神經網路 反饋神經網路 bp網路等，他們之間的關係 前饋型神經網路 取連續或離散變數，一般不考慮輸出與輸入在時間上的滯後效應，只表達輸出與輸入的對映關係 在此種神經網路中，各神經元從輸入層開始，接收前一級輸入，並輸入到下一級，直至輸出層。整個網路中無反饋，可用乙個有向無環圖表示。常見的前饋神...
BP神經網路演算法推導
目錄正向計算 反向傳播 設損失函式為f vec 則f vec delta f vec nabla cdot delta 其中 nabla 是 f vec 的梯度 所以當 delta eta nabla f vec eta 0 時，下降速率最快 即 delta eta frac 設當前啟用函式為f x...
神經網路BP演算法推導
j theta frac1m sum m sum k left y k log left h theta left x right right k left 1 y k right log left 1 left h theta left x right right k right right fr...