假設輸入$}$，輸出$}$，快取$}$,從實現的角度來說快取$}$，$}$更容易在不同的環節呼叫函式。
向量化實現過程可以寫成：
前向傳播需要餵入資料$}$也就是x來初始化。
對於多層神經網路，在計算從第1層到第l層時，只能使用for迴圈來實現。
輸入$d}$，輸出$d}$，$d}$,$d}$。
所以反向傳播的步驟可以寫成：
前四個式子用於實現反向傳播，式子(5)是由式子(4)帶入到式子(1)中得到的。
向量化的實現：
舉個例子：
上面的神經網路，第一層、第二層都是relu啟用函式，最後輸出層是sigmoid函式。
前向傳播，輸入x，通過三個啟用函式最終輸出$\hat y$，並從而計算損失函式：$l(\hat y,y)$。
反向傳播，依次計算$d}$，$d}$,$d}$,$d}$,$d}$,$d}$,在計算的過程中，快取會把$}}}$傳遞過來，然後回傳$d}$,$d}$。
前向傳播和反向傳播 複習下前向反向傳播以及計算量
和大佬學習 沐風 googlenet v1的計算量和參數量精算表 zhuanlan.zhihu.com michael yuan 卷積神經網路的複雜度分析 zhuanlan.zhihu.com 以及資料量運算，和運算時間。首先簡單介紹下概念 卷積過程 單個神經元的卷積過程 如上圖，首先從一維擴充套件...
caffe 前向傳播和反向傳播
caffe學習筆記3從3.1開始主要翻譯一下caffe的官方文件，寫的非常好，忍不住要作一下。本篇翻譯來自caffe官網的 前向傳播和反向傳播是計算神經網路非常重要的部分。考慮乙個簡單的邏輯回歸分類問題 前向傳播 通過網路的輸入計算輸出結果的過程，在前向傳播中，caffe整合每一層的計算得到整個模型...
前向傳播和反向傳播 手撕 神經網路反向傳播
神經網路前向傳播一般用於搭建整個神經網路的結構框架，形成整個網路的邏輯通路。反向傳播用於更新每層之間的權重，減少損失，進而提公升 準確度。下面是乙個神經網路的結構圖 第一層是輸入層，包含兩個神經元i1，i2，和截距項b1 第二層是隱含層，包含兩個神經元h1,h2和截距項b2，第三層是輸出o1,o2，...