反向传播

发布时间:2024年01月09日

反向传播(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的算法,它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度,从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

  1. 线性反向传播的原理和算法Python实现: 线性反向传播是指在神经网络中只有线性激活函数的情况下,通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下:
  • 前向传播:计算网络的输出值。
  • 计算损失函数:根据网络的输出值和真实值计算损失函数。
  • 反向传播:根据损失函数,使用链式法则计算每个参数的梯度。
  • 参数更新:根据梯度和学习率更新参数。
  • 2.非线性反向传播的原理和算法Python实现: 非线性反向传播是指在神经网络中使用非线性激活函数(如sigmoid、ReLU等)的情况下,通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下:
  • 前向传播:计算网络的输出值。
  • 计算损失函数:根据网络的输出值和真实值计算损失函数。
  • 反向传播:根据损失函数,使用链式法则计算每个参数的梯度。- 参数更新:根据梯度和学习率更新参数。
文章来源:https://blog.csdn.net/douyu0814/article/details/135454939
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