反向传播

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

反向传播算法(英:Backpropagation algorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机. 于1974年,Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法,而人工神经网络只是其中的特例.不巧的,在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提出的学习算法.直到80年代中期,BP算法才重新被David Rumelhart.Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3].David Parker[4]和Yann L

这里把按[1]推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下,备忘使用.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第 $l$ 层神经元的个数.偏置神经元不算在内. $W^{l}\in\mathbb R^{n^l\times n^{l-1}}$:第 $l-1

虽然数学不是那么好,但还是要对这个经典算法真正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?别急,反向传播算法的一个巧妙之处就是没有直接去定义loss相对于w,b的偏导数,而是先定义了一个残差的概念 以下直接上手写图了(太多公式): 一些注意点明天写!

为何实现一个BP神经网络? “What I cannot create, I do not understand” — Richard Feynman, February 1988 实现一个BP神经网络的7个步骤 选择神经网络 结构 随机 初始化权重 实现 前向传播 实现 成本函数 $J(\Theta)$ 实现反向传播算法并计算 偏微分 $\frac{\partial}{\partial\Theta_{jk}^{(i)}}J(\Theta)$ 使用 梯度检查 并在检查后关闭 使用梯度下降或其它优

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!

假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项(也叫权重衰减项),该项是为了减少权连接权重的更新速度,防止过拟合. 我们的目标是最小化关于 W 和 b 的函数J(W,b). 为了训练神经网络,把每个参数 和初始化为很小的接近于0的随机值(例如随机值由正态分布Normal(0,ε2)采样得到,把 ε 设为0.01), 然后运用批量梯度下降算法进行优

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不

反向传播神经网络极简入门 我一直在找一份简明的神经网络入门,然而在中文圈里并没有找到.直到我看到了这份162行的Python实现,以及对应的油管视频之后,我才觉得这就是我需要的极简入门资料.这份极简入门笔记不需要突触的图片做装饰,也不需要赘述神经网络的发展历史:要推导有推导,要代码有代码,关键是,它们还对得上.对于欠缺的背景知识,利用斯坦福大学的神经网络wiki进行了补全. 单个神经元 神经网络是多个“神经元”(感知机)的带权级联,神经网络算法可以提供非线性的复杂模型,它有两个参数:权值矩阵{W