展开

关键词

CNN反向传播DNN反向传播卷积神经网络反向传播

DNN反向传播 反向传播算法是神经网络训练基本算法组成之一,在训练神经网络时,训练分为两个步骤:计算梯度和更新权值。其中反向传播负责是梯度计算,而训练算法区分主要在更新权值方式上。 于是梯度计算被分为反向传播链条上几个部分,将复杂求导分割为层内运算求导,上一层梯度可以由本层梯度递归求出。 卷积神经网络反向传播 卷积神经网络相比于多层感知机,增加了两种新层次——卷积层与池化层。由于反向传播存在,要求出这两种层结构梯度,仅需要解决输出对权值梯度即可。 池化层梯度 池化层用于削减数据量,在这一层上前向传播数据会有损失,则在反向传播时,传播梯度也会有所损失。一般来说,池化层没有参数,于是仅需要计算梯度反向传播结果。 反向传播梯度 理论分析 对于卷积网络,前向传播公式为: $$a^l= \sigma(z^l) = \sigma(a{l-1}*Wl +b^l) $$ 其中$*$为卷积运算(不为乘法运算),DNN反向传播公式为

64890

卷积神经网络反向传播

---- 反向传播算法(Backpropagation)是目前用来训练人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)最常用且最有效算法。 ,直至传播到输入层; 在反向传播过程,根据误差调整各种参数值;不断迭代上述过程,直至收敛。 反向传播算法思想比较容易理解,但具体公式则要一步步推导,因此本文着重介绍公式推导过程。 1. 变量定义 ? 其中,x表示输入样本,y表示实际分类,a^L表示预测输出,L表示神经网络最大层数。 3. 公式及其推导 本节将介绍反向传播算法用到4个公式,并进行推导。 反向传播算法伪代码 输入训练集 对于训练集中每个样本x,设置输入层(Input layer)对应激活值 ? : 前向传播: ? 计算输出层产生错误: ? 反向传播错误: ?

62160
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    CNN反向传播

    Pooling层反向传播 我们知道Pooling操作会使得feature map尺寸发生变化,假如做$2\times 2$池化,假设$l+1$层feature map有16个梯度,那么第$l$层应该需要 由于有这条原则,因此avg pooling和max pooling反向传播并不相同 1. avg pooling avg pooling前向传播就是把一个patch(窗口)内值求和取平均。 那么反向传播过程就是把某个元素梯度等分成n份,分配给前一层,这样就保证了池化前后梯度之和保持不变,还是比较好理解,图示如下 ? ,这个变量记录就是最大值所在位置,因为在反向传播要用到。 前向传播反向传播过程如下图所示 ?

    36020

    卷积神经网络卷积运算前向传播反向传播推导

    版权声明:博客文章都是作者辛苦整理,转载请注明出处,谢谢! 必备基础知识 卷积以及卷积运算过程 微分相关知识,包括求偏导及链式法则 1. 卷积运算前向传播 数学符号定义: 输入: ? 卷积核: ? 输出: ? 卷积运算: ? ? 定义损失函数,将损失函数定义为输出和,这样方便反向传播计算演示: ? 从X -> Y -> L过程是卷积运算前向传播过程,为了简化这个过程,这里忽略了偏置项b以及卷积之后激活函数。 2. 卷积运算反向传播 计算损失函数L对输出Y梯度 ? 计算输入X梯度 ? 计算其中每一项梯度: ? 计算卷积核W梯度 ? 计算其中每一项梯度: ?

    63810

    一文弄懂神经网络反向传播法——BackPropagation

    反向传播法其实是神经网络基础了,但是很多人在学时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇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。 本文直接举一个例子,带入数值演示反向传播过程,公式推导等到下次写Auto-Encoder时候再写,其实也很简单,感兴趣同学可以自己推导下试试:)(注:本文假设你已经懂得基本神经网络构成,如果完全不懂 ,我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465],与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远,现在我们对误差进行反向传播更新权值,重新计算输出。 下面的图可以更直观看清楚误差是怎样反向传播: image.png 现在我们来分别计算每个式子值: 计算 image.png : image.png 计算 image.png : : image.png 最后,更新w1权值: image.png 同理,额可更新w2,w3,w4权值: image.png   这样误差反向传播法就完成了,最后我们再把更新权值重新计算

    918100

    一文弄懂神经网络反向传播法——BackPropagation

    反向传播法其实是神经网络基础了,但是很多人在学时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇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。 本文直接举一个例子,带入数值演示反向传播过程,公式推导等到下次写Auto-Encoder时候再写,其实也很简单,感兴趣同学可以自己推导下试试:)(注:本文假设你已经懂得基本神经网络构成,如果完全不懂 这样前向传播过程就结束了,我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465],与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远,现在我们对误差进行反向传播更新权值,重新计算输出。 下面的图可以更直观看清楚误差是怎样反向传播: ? 现在我们来分别计算每个式子值: 计算 ? : ? 计算 ? : ? 这样误差反向传播法就完成了,最后我们再把更新权值重新计算,不停地迭代,在这个例子第一次迭代之后,总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。

    64820

    神经网络训练Tricks之高效BP(反向传播算法)

    理解BP算法工作原理很重要,因为在实践过程,你遇到一些现象是可以通过分析BP算法收敛性获得。同时,BP算法也存在弱点和一些不好特性,如何能对这些不好特性退而避之对模型成功就非常重要。 不过,也很遗憾告诉你,现实并不存在关于如何选择他们有力指南。因为这是一个非常大问题,而且和具体任务和数据有关。 本章主要是介绍一些在给定代价函数时候,如何是执行最小化策略,同时如何保证最小化或者训练质量和速度。不过,值得一提是,模型、架构和代价函数选择对获取一个泛化性能好网络都是非常关键。 基于梯度学习多层网络最简单形式就是迭代一个模块了,每个模块就是模型一层了。这个模块可以表示为下面的函数:Xn=Fn(Wn, Xn-1)。这就是神经网络著名前向传播过程。 第一层输入是X0,就是我们输入数据Zp。 如果网络误差Ep对Xn导数是可以知道,那么Ep对Wn和Xn-1导数就可以通过反向传播得到: ?

    45330

    神经网络训练Tricks之高效BP(反向传播算法)

    这来源于前人历经积累Tricks,如何才能被我等初出茅庐稚嫩书生所略知一二。我苦苦追寻,无人指引,天涯海角,何处以寻。 Tricks已经被幻化成了机器学习武林秘籍了? 理解BP算法工作原理很重要,因为在实践过程,你遇到一些现象是可以通过分析BP算法收敛性获得。同时,BP算法也存在弱点和一些不好特性,如何能对这些不好特性退而避之对模型成功就非常重要。 不过,也很遗憾告诉你,现实并不存在关于如何选择他们有力指南。因为这是一个非常大问题,而且和具体任务和数据有关。 基于梯度学习多层网络最简单形式就是迭代一个模块了,每个模块就是模型一层了。这个模块可以表示为下面的函数:Xn=Fn(Wn, Xn-1)。这就是神经网络著名前向传播过程。 第一层输入是X0,就是我们输入数据Zp。 如果网络误差Ep对Xn导数是可以知道,那么Ep对Wn和Xn-1导数就可以通过反向传播得到: ?

    56360

    【机器学习】彻底理解神经网络反向传播算法(BP)

    目录 1,前言 2,例程 Step 1 前向传播 Step 2 反向传播 3,代码实现 ---- 1,前言 最近在看机器学习神经网络方面的知识,也看了很多关于反向传播算法原理介绍,有一篇文章写很好, 反向传播法其实是神经网络基础了,但是很多人在学时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇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。 2,例程   本文直接举一个例子,带入数值演示反向传播过程,公式推导等到下次写Auto-Encoder时候再写,其实也很简单,感兴趣同学可以自己推导下试试:)(注:本文假设你已经懂得基本神经网络构成 现在我们对误差进行反向传播更新权值,重新计算输出。 w1权值: 同理,额可更新w2,w3,w4权值: 这样误差反向传播法就完成了,最后我们再把更新权值重新计算,不停地迭代,在这个例子第一次迭代之后,总误差E(total)由0.298371109

    8220

    知识卡片 反向传播梯度

    前言:本文介绍神经网络通过反向传播计算梯度原理,并通过代码演示计算正向和反向传播矩阵相乘得出梯度。 反向传播梯度 反向传播(backpropagation)梯度 ? 神经网络基本结构有三层,输入、中间层和输出层。正向传播计算出来结果,误差较大,因此通过反向传播不断迭代修改参数,使得误差降低。 计算误差时,对于复杂函数无法直接求得误差最小时参数取值,采用梯度下降办法更新梯度计算。 在梯度简单解释例2,af/ax = 1, 这里1是逻辑判断,即右边括号里条件(x >= y)成立时为1,否则为0。 举例:反向传播梯度传播和计算-使用链规则对复合表达式求导 ? 每个变量导数含义是表示整个表达式对预期值敏感性,反向传播为红色字体,从右往左看,f 梯度为 1, af/aq = w =-3 q 梯度=-3 .......

    20210

    使用反向传播训练多层神经网络原理

    文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络学习过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出三层神经网络,如下图所示: 每个神经元由两部分组成。第一部分是输入信号和权重系数加权和。 训练数据集是由对应目标z(期望输出)输入信号(x_1和 x_2)组成。神经网络训练是一个迭代过程。在每个迭代,使用来自训练数据集新数据修改网络节点加权系数。 下图显示了信号如何通过网络传播,符号w(xm) 表示网络输入x_m和神经元n之间连接权重。符号y_n 表示神经元n输出信号。 隐藏层信号传播。 在下面的公式, df(e)/de表示神经元激活函数导数。影响权重因素除了神经元激活函数导数之外,还有反向传播误差信号,以及神经元输入方向连接前一个神经元。 (译者注:这里忽略了推导过程,直接给出权重修改方法。具体推导过程参考我前一篇文章:《误差反向传播算法浅解》。原理是一样,影响权重三个因素体现在下面的公式。)。

    10120

    神经网络反向传播算法—ML Note 52

    上一小节讲了神经网络代价函数,这一小节讲解一个让代价函数最小化算法:反向传播算法。 算法目标 找到合适参数,让代价函数最小。那我们要怎么做呢? ? 前向传播 假设我们有一组训练样本(x,y),神经网络如何计算得出输出结果呢?如下图,它是从最左边输入层一层一层算到输出层,然后给出一组结果。 ? 这样运算过程,我们叫做前向传播。 前向传播含义,就是从输入层向前逐层向前运算最后得到输出。 反向传播 反向传播,直观上我们是想要算出“真实值和神经网络计算值之间差”。 ? 通过上面的计算过程,我们就知道这个算法为什么叫做反向传播算法了。 有一大堆训练样本时候,我们该怎么做? 假设有m组训练样本,反向传播算法步骤如下图: ? 其实,上图中迭代更新式子,我们把当前样本输入作为常量,把权值作为自变量来求偏导,这样就和前面学习过梯度下降类似了。

    18610

    你看到最直白清晰神经网络反向传播法讲解

    反向传播法其实是神经网络基础了,但是很多人在学时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇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。 本文直接举一个例子,带入数值演示反向传播过程,公式推导等到下次写Auto-Encoder时候再写,其实也很简单,感兴趣同学可以自己推导下试试:)(注:本文假设你已经懂得基本神经网络构成,如果完全不懂 这样前向传播过程就结束了,我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465],与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远,现在我们对误差进行反向传播更新权值,重新计算输出。 下面的图可以更直观看清楚误差是怎样反向传播: ? 现在我们来分别计算每个式子值: 计算 ? : ? 计算 ? : ? 这样误差反向传播法就完成了,最后我们再把更新权值重新计算,不停地迭代,在这个例子第一次迭代之后,总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。

    58450

    神经网络介绍—利用反向传播算法模式学习

    ---- 反向传播 反向传播这一算法把支持 delta 规则分析扩展到了带有隐藏节点神经网络。 图 3:“代码识别”反向传播神经网络 反向传播算法同样来源于梯度降落原理,在权系数调整分析唯一不同是涉及到 t(p,n) 与y(p,n) 差分。 关于反向传播算法基本情况大致如此。将 Wi 初始化为小随机值。使误差小到适当程度要遵循步骤。 第 1 步:输入培训向量。 通常把第 1 步到第3 步称为正向传播,把第4 步到第7 步称为反向传播反向传播名字由此而来。 识别成功 在掌握了反向传播算法后,可以来看我们识别源代码样本语言难题。 如果打算试验网络从而发现对于这些不同选项它是如何,您可以覆盖命令行所有参数,但每一次运行还是会耗费一些时间。

    33980

    使用矩阵运算加速实现神经网络误差反向传播

    在上一节,我们通过逐步分析方式讲清楚了神经网络如何将终端计算获得误差逐层反向传播给每一个神经元,同时我们根据节点链路上权重比值,将误差依次分配给对应节点,并通过笔算方式计算了下面例子每个神经元节点所应该承担误差 根据上节描述,误差要从最外层节点反向传播给中间层节点,传播方式是根据节点链接链路上权重比值来确定。 注意看上面公式与误差回传公式里面左边矩阵有何差异,误差公式左边矩阵第一行是上面传播公式左边矩阵第一列,误差公式左边矩阵第二行是上面传播公式左边矩阵第二列,这种将矩阵列变成对应行过程叫转置 于是误差反向传播公式就转换为: ? 其中W就是信号从上一层神经元传递到下一层神经元时传播矩阵。这里有一个问题是,我们把反向传播矩阵中元素分母拿掉,这回影响最终计算结果吗? 对神经网络而言,终端节点输出与网络每一条链路,每一个节点都有关,也就是说,整个神经网络如果看做一个函数的话,那么这个函数可能包含着成千上万个变量。

    53030

    怎样理解神经网络反向传播算法-ML Note 53

    “Neural Networks: Learning——Backpropagation intuition” 上一小节讲了神经网络反向传播算法,晦涩难懂!那有没有办法直观地去理解它呢? 但是,在学习时候我们还是要有个大概思路,知道它内部实现机理才能更好使用它。 相比于前面讲线性回归、逻辑回归,神经网络没有那么容易理解。那有没有办法通过了解反向传播一些步骤理解这个算法呢? 上图中,可以看出这个代价函数其实就是反映神经网络输出与实际值接近程度,可以近似看成是方差函数。 再回过头来看看反向传播是干嘛。 ? 到了这里,具体到某一层某个神经元,这个反向传播项好像是反映了这个单元上激活项误差。进一步说,它是一种一层又一层求偏导过程。 我们就从最后面的那个输出误差一步步反过来往前推算前面的误差,如下图这样一个反向传播过程。 ?

    18910

    第十章 神经网络参数反向传播算法

    反向传播算法,一种直观理解是:反向传播算法就是在计算这些 δ_j^(l) 项,我们可以把它看做是我们在第 l 层 第 j 个单元得到激活项“误差”。 虽然在反向传播实现,存在一些bug,但运行情况确实不错。 这意味着,即时在每一次梯度下降更新,以为δ(l)_j是一样,导致更新a(l)_j还是相同(即 i 相同时,即,蓝色线权重总是相同,红色线权重总是相同,绿色线权重总是相同,虽然它们都不再等于 ,显示出神经网络已经随机初始化了,并且初始化时,我们并不知道汽车如何行驶,或者说我们并不知道所选行驶方向。 但我认为,使用这样一个简单基于反向传播神经网络,训练出如此强大自动驾驶汽车,的确是一次令人惊讶成就。

    34210

    神经网络背后数学原理:反向传播过程及公式推导

    反向传播神经网络通过调整神经元权重和偏差来最小化其预测输出误差过程。但是这些变化是如何发生呢?如何计算隐藏层误差?微积分和这些有什么关系?在本文中,你将得到所有问题回答。让我们开始吧。 在了解反向传播细节之前,让我们先浏览一下整个神经网络学习过程: 神经网络如何进行学习神经网络学习过程分为三个步骤。 第 1 步:将数据输入神经网络。 这个过程称为反向传播神经网络前向传播 NN 基本上由三种类型层组成。输入层、隐藏层和输出层。 因此最佳学习率对于任何神经网络学习都是至关重要。 因此,每次参数更新时,我们使用学习速率来控制梯度大小。让我重申一下上面看到更新参数公式。 因此梯度被反向传播并且每个节点偏差被调整。 总结 当损失被反向传播和最小化时,这就是在每个训练循环期间发生所有事情。

    39910

    神经网络和深度学习(四) ——浅层神经网络激活函数与反向传播

    神经网络和深度学习(四)——浅层神经网络激活函数与反向传播 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、神经网络表示 复习一下神经网络表示,其主要是将单层多个神经元,整合到一个矩阵,调用numpy 三、梯度下降 神经网络梯度下降过程,实际上和logistic回归,以及其他机器学习梯度下降算法,思想是一样。只不过由于其层次比较多,需要进行梯度成为链式,因此被整合成反向传播算法。 具体前向传播和方向传播公式如下,下图左边是前向传播公式,右图是反向传播公式(两层神经网络): ? 四、反向传播推导 1、logistic计算 先考虑logistics,其反向运算,实际上就是先写出输出层运算结果a、实际结果y关于损失函数L函数,在对a求导。 六、总结 本文主要讲到神经网络激活函数、正向与反向传播算法,建议大家都去拿笔推导一遍,实际上就是链式求导法则,推导一次后基本就可以理解这个算法了。

    1.1K40

    相关产品

    • 高级威胁追溯系统

      高级威胁追溯系统

      腾讯高级威胁追溯系统(Advanced Threat Tracking System,ATTS)由腾讯安全团队构建的高级威胁追溯平台,旨在帮助用户通过该平台进行线索研判,攻击定性和关联分析,追溯威胁源头,有效预测威胁的发生并及时预警。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券