神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程
1 反向传播算法和BP网络简介
误差反向传播算法简称反向传播算法(即BP算法)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法,它的基本思想为:(1)先计算每一层的状态和激活值,直到最后一层(即信号是前向传播的);(2)计算每一层的误差,误差的计算过程是从最后一层向前推进的(这就是反向传播算法名字的由来);(3)更新参数(目标是误差变小)。迭代前面两个步骤,直到满足停止准则(比如相邻两次迭代的误差的差别很小)。
本文的记号说明:
下面以三层感知器(即只含有一个隐藏层的多层感知器)为例介绍“反向传播算法(BP 算法)”。
2 信息前向传播
3 误差反向传播
3.1 输出层的权重参数更新
3.2 隐藏层的权重参数更新
3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新
3.4 BP算法四个核心公式
3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数
3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数
4 梯度消失问题及其解决办法
5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法
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