机器学习必刷题-手撕推导篇(2):BP算法推导
本系列文章对常见的机器学习面试题进行了搜集、分类和整理,主要包括”手撕推导篇“、“模型比较篇”、“工程经验篇”以及“基础概念篇”等多个板块,旨在帮助广大算法工作者能够从容应对求职面试!
本文结构:
1.BP思想简要
2.变量定义(认真看,否则后面推导看不懂)
3.BP公式及推导(仅4个公式)
4.BP算法伪代码
推导一下BP反向传播算法(4个公式)
1. 主要思想:
由于**前馈神经网络(ANN)**的输出与实际值有误差,需要将该误差从后向前反向传播,直至传播到输入层。在反向传播的过程中,根据各级结点的误差调整各种参数的值,不断迭代上述过程,直至收敛。
2. 变量定义(重要)
上图是一个三层神经网络,layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。如图,先定义一些变量(请认真看完并理解,否则后面推导看不懂!):
3.公式及其推导
4.伪代码
更多参考:
- 反向传播四公式:https://blog.csdn.net/LucyGill/article/details/64920840
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