基于误差反向传播法的神经网络学习的全貌图

ReLU层的设计: ReLU函数: 导数: class Relu: def __init__(self): self.mask=None def forword(self,x): self.mask=(x<0) #变量mask是由True/False构成的Numpy数组 out=x.copy() out[self.mask]=0 return out def backward(self,dout): dout[self.mask]=0 dx=dout return dx Sigmoid层的设计:

原创文章 转载请注册来源http://blog.csdn.net/tostq 上一节我们介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递的公式推导却比较少,而且也不是很清晰,本文将会详细推导这个过程,虽然内容很复杂,但却值得学习. 首先我们需要知道的是误差反向传播的学习方法,实际是梯度下降法求最小误差的权重过程.当然我们的目的是求误差能量关

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容

在讲解误差反向传播算法之前,我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程.请细细体会,当输入向量\(X\)输入感知器时,第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的,也可以理解成我们任意设置了初始值,并和输入做点积运算,然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值,更新后的权重值又接着和输入相互作用,如此迭代多次,得到最终的权重. 信号向前传播,权重的更新反向传播,是这样吗? 是的,你的直觉没错,确实是反向传播. 1. 前馈的实质 反向传播这个术语经常被误解为用于多层神经网络的整个学习算法.实际上,反向传

直观理解反向传播法 反向传播算法其实就是链式求导法则的应用.按照机器学习的通用套路,我们先确定神经网络的目标函数,然后用随机梯度下降优化算法去求目标函数最小值时的参数值. 反向传播算法 损失函数与正则化项 假设我们有一个固定样本集\(\{(x^{(1)},y^{(1)}),···,(x^{(m)},y^{(m)})\}\)它包含m个样本.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:\[J(W,b;x,y)=\frac{1}{2}||h_{W,b}{(x

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 $f(x)$  ,其中 $x$ 是输入数据的向量,需要计算函数 $f$ 关于 $x$ 的梯度,也就是 $\nabla f(x)$ . 之所以关注上述问题,是因为在神经网络中 $f$ 对应的是损失函数 $L$,输入里面包含训练数据和神经网络的权重.举个例子,损失函数可以是 Hinge Loss ,其输入则包

本文大量参照 David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams, Learning representation by back-propagating errors, Nature, 323(9): p533-536, 1986. 在现代神经网络中, 使用最多的算法当是反向传播(BP). 虽然BP有着收敛慢, 容易陷入局部最小等缺陷, 但其易用性, 准确度却是其他算法无可比拟的. 在本文中, $w_{ji}$为连接前一层

0 网络计算结果 B(m)=f( ∑n( W(n,m)*X(n) ) - Θ(m) ) %中间层的输出 Y(k)=f( ∑m( V(m,k)*B(m) ) - ф(k) ) %输出层的输出 1 计算误差值 E(k)=Y'(k)-Y(K) %Y'表示样本真实的输出值 2 计算校正误差 dV(k)=E(K) * Y(k) * ( 1-Y(k) ) dW(m)=∑k( dV(k) * V(m,k) ) * B(m) * ( 1-B(m) ) 3 误差校正 V(m,k)=V(m,k) + dV(k) *

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:前馈神经网络.反馈神经网络和图网络:二是整理前馈神经网络中正向传播.误差反向传播和梯度下降的原理:三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路. 一.神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种: 1.前馈神经网络 前馈神经网络中,把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层.每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出到下一层神经元.整个网络中的信息是朝着一个方向传播的,没有反向的信息传播(和误差反向传播不是