神經網路反向傳播演算法的簡單推導手稿，以便日後查閱使用。這篇文章反向傳播演算法推導寫的非常好，一步一步推導計算反向傳播，非常值得閱讀。另外值得注意的幾點：
bp演算法分類標準bp和累積bp，標準bp每次使用乙個樣本進行正向傳播計算誤差更新引數，而累積bp演算法每次使用整個資料集正向傳播，也就是進行m次（m為樣本個數）正向傳播，累積誤差後反向求梯度更新引數。這兩者的區別類似於隨機梯度下降（stochastic gradient decent）和標準梯度下降的區別。
反向傳播演算法先計算所有節點梯度後更新引數，也就是誤差反向傳播時，先計算輸出層，具體流程如下所示：
卷積神經網路反向傳播推導
以tensorflow的卷積神經網路為例 卷積 池 卷積 池 全連線 softmax c1層 卷積神經網路的輸入是28 28的矩陣 a 經過f1 個5 5的卷積核k1 i i 1,2,f1 的卷積生成f1 個24 24大小的feature maps c1 i co nv2 a,k1 i,v alid...
池化層反向傳播公式推導
池化層在深度學習網路架構中的作用包括 減少計算量 減少特徵圖尺寸,減少後面的層的計算量 上述是池化層的優勢,但是隨著研究的深入,池化層的劣勢也逐漸被發現,比如有實驗發現 均值池化不利於網路的收斂 至於網路穩定性的問題,也有文獻懷疑resnet這之類加深網路結構的優化會降低網路對目標位置誤差的魯棒性,...
機器學習分享 反向傳播演算法推導
反向傳播 英語 backpropagation，縮寫為bp 是 誤差反向傳播 的簡稱，是一種與最優化方法 如梯度下降法 結合使用的，用來訓練人工神經網路的常見方法。該方法對網路中所有權重計算損失函式的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函式。很多同學在學習深度神經網路的時候，對...