神经网络反向传播公式的推导（神经网络反向传播公式的推导方法）

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本文目录:

• 1、如何理解神经网络里面的反向传播算法

• 2、神经网络的前向与后向传播简单理解

• 3、如何理解神经网络里面的反向传播算法

• 4、如何理解神经网络里面的反向传播算法

一、如何理解神经网络里面的反向传播算法

可以采用MATLAB软件中的神经网络工具箱来实现BP神经网络算法。BP神经网络的学习过程由前向计算过程、误差计算和误差反向传播过程组成。双含隐层BP神经网络的MATLAB程序，由输入部分、计算部分、输出部分组成，其中输入部分包括网络参数与训练样本数据的输入、初始化权系、求输入输出模式各分量的平均值及标准差并作相应数据预处理、读入测试集样本数据并作相应数据预处理；计算部分包括正向计算、反向传播、计算各层权矩阵的增量、自适应和动量项修改各层权矩阵；输出部分包括显示网络最终状态及计算值与期望值之间的相对误差、输出测试集相应结果、显示训练，测试误差曲线。

二、神经网络的前向与后向传播简单理解

正向传播相关函数与概念理解

sigmoid激活函数:

产生的原因，将线性的结果非线性化，转化到0~1之间。

计算公式：

说明：x为变量

Softmax函数

产生原因将输出的各个元素为0~1之间的实数，这些元素全部加起来为1.

计算公式:

损失函数的一个类型，表达模型好坏的一个参数，越小越好：

交叉熵：

分类类别-logt 概率，多个输入，则分类类别-logt 概率的平均值

上图为函数的曲线表示，已知t均小于1，所以t越大，logt越大，- logt越小，则接近于0。

反向传播相关函数与概念理解

反向传播发的关键是链式法则，链式法则是复合函数的求导法则，复合函数即多个函数构成的函数。

反向传播算法简单来说就是采用前层神经元对后层神经元的影响大小*学习率来更新权重信息，新权重值=权重值-影响大小*学习率

三、如何理解神经网络里面的反向传播算法

类比来说类似于

几个人站成一排

第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。

反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正）。

四、如何理解神经网络里面的反向传播算法

就是利用了链式求导法则，从后往前，逐层计算cost关于该层参数的梯度。详细的退到可参见：

以上就是关于神经网络反向传播公式的推导相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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