在深度学习中的参数梯度推导(二)中,我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇(上篇),我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播,并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。
本文讲解了CNN(卷积神经网络)的前向传播算法,包括输入层、卷积层、池化层和全连接层,以及激活函数、损失函数和优化算法。同时,还介绍了一些常见的CNN架构,如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception。最后,总结了一下CNN前向传播算法的过程,以及反向传播算法和训练技巧。
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微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法(干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的前向传播算法详解)中对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)(深度学习之DNN与反向传播算法) DNN反向传播 首先回顾DNN的反向传播算
在卷积神经网络(CNN)模型结构中,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。
j 代表下一层中误差单元的下标,是受到权重矩阵中第行影响的下一层中的误差单元的下标。
① 感知器 : 感知器 对应有监督的学习方法 , 给出已知的训练集 , 学习过程中指导模型的训练 ;
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是,在一直答案的标注数据集上,模拟给出预测结果要尽量逼近真实的答案。通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合,可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中,最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图
反向传播全称叫“误差反向传播”,英文Backpropagation,缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一,反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。
在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用。下面我们就对LSTM模型做一个总结。 章节目录
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结。 反向传播需要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法? 回到我们监督学习的一般问题,假设我们有m个训练样本:
前面我们已经介绍了深度神经网络和卷积神经网络,这些算法都是前向反馈,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们学习输出和模型间有反馈的神经网络,循环神经网络(Recurrent Neual Networks),其广泛应用于自然语言处理中的语音识别,书写识别和机器翻译等领域。
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)。
当我们使用前馈神经网络接收输入 ,并产生输出 时,信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息,然后传播到每一层的隐藏单元,最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中,前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法,经常简称为backprop,允许来自代价函数的信息通过网络向后流动,以便计算梯度。
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)从字面上理解,也就是深层次的神经网络,从网络结构上看来就是有多个隐含层的神经网络。深度神经网络不仅能够用于分类和回归,在降维、聚类、语音识别、图像识别方面也有许多应用。由于神经网络内容较多,将分多次写作,本次主要讲解深度神经网络中的前向传播算法,后续还有反向传播算法、损失函数和激活函数、正则化。
在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域。
反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。
采用如下方法,先进行前向传播算法,然后再进行反向传播算法(Backpropagation Algorithm),反向传播算法与前向传播算法方向相反,它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图:
机器之心报道 机器之心编辑部 图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道,在人工智能领域里,反向传播是个最基本的概念。 反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之,BP 的核心思路其实就是负反馈,我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代、校准。随着算力
文章《Principles of training multi-layer neural network using backpropagation 》提供了直观理解反向传播的完整例子。以下是原文翻译。
上一篇 9 “驱魔”之反传大法 引出了反向传播算法,强调了其在神经网络中的决定性地位,并在最后窥探了算法的全貌。本篇将详细的讨论算法各方面的细节。尽管我们都能猜到它会被TF封装,但是仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功,理解并掌握它,回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道: It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases cha
A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning https://arxiv.org/abs/2403.18929
有深度学习三巨头之称的YoshuaBengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖,得奖理由是他们在概念和工程上取得的巨大突破,使得深度神经网络成为计算的关键元素。其中九项选定的技术成就分别是:反向传播,玻尔兹曼机,提出卷积神经网络,序列的概率建模,高维词嵌入与注意力机制,生成对抗网络,对卷积神经网络的修正,改进反向传播算法,拓宽神经网络的视角。这其中两项成就技术与反向传播有关。
反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。
【新智元导读】大神 Geffery Hinton 是反向传播算法的发明者,但他也对反向传播表示怀疑,认为反向传播显然不是大脑运作的方式,为了推动技术进步,必须要有全新的方法被发明出来。今天介绍的谷歌大脑多名研究人员发表的最新论文Backprop Evolution,提出一种自动发现反向传播方程新变体的方法,该方法发现了一些新的方程,训练速度比标准的反向传播更快,训练时间也更短。
来源:机器之心本文约3800字,建议阅读5分钟图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道,在人工智能领域里,反向传播是个最基本的概念。 反向传播(Backpropagation,BP)是一种与最优化方法(如梯度下降)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之,BP 的核心思路其实就是负反馈,我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代
为解决梯度消失的问题,大牛们针对RNN序列索引位置t的隐藏结构作出相应改进,进而提出LSTM模型。其中LSTM模型有多种形式,下面我们以最常见的LSTM模型为例进行讲解。
上一篇 9 “驱魔”之反向传播大法引出了反向传播算法——神经网络的引擎,并在最后窥探了它的全貌。本篇将详细的讨论反向传播各方面的细节。尽管它被TensorFlow封装的很好,但仍强烈建议把它作为人工神经网络的基本功,理解并掌握它,回报巨大。 《Neural Network and Deep Learning》的作者Nielsen写道: It actually gives us detailed insights into how changing the weights and biases chang
上一小节讲了神经网络的代价函数,这一小节讲解一个让代价函数最小化的算法:反向传播算法。
在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结。
“如果我们能够揭示大脑的某些学习机制或学习方法,那么人工智能将能迎来进一步的发展,”Bengio如是说。
除了深度学习,反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具,从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上,这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用,无数研究人员都为这种“反向模式求导”的形式着迷。
反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch gradient descent 整体代价函数 overall cost function 方差 squared-error 均方差 average sum-of-squares error 规则化项 regularization term 权重衰减 weight decay 偏置项 bias te
在SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”中,我们推导了全连接神经网络的反向传播算法。其核心是定义误差项,以及确定误差项的递推公式,再根据误差项得到对权重矩阵、偏置向量的梯度。最后用梯度下降法更新。卷积神经网络由于引入了卷积层和池化层,因此情况有所不同。在今天这篇文章中,我们将详细为大家推导卷积神经网络的反向传播算法。对于卷积层,我们将按两条路线进行推导,分别是标准的卷积运算实现,以及将卷积转化成矩阵乘法的实现。在文章的最后一节,我们将介绍具体的工程实现,即卷积神经网络的卷积层,池化层,激活函数层,损失层怎样完成反向传播功能。
最近,清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。
在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上,FF 是最优算法。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年,深度学习取得了惊人的胜利,用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一,在近年来已经多次提出,反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反,他正在提出一种新的神经网络学习方法——
反向传播算法是训练神经网络的经典算法,是深度学习的最重要的基础,适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的基础上,通过迭代的方法求出目标损失函数(loss function)的近似最小值。
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---- 反向传播算法(Backpropagation)是目前用来训练人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)的最常用且最有效的算法。其主要思想是: 将训练集数据输入到ANN的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这是ANN的前向传播过程; 由于ANN的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层; 在反向传播的过程中,根据误差调整各种参数的值;不断迭代上述过程,直至收敛。 反向传播算法的思想比较
本篇文章是感知机详解的继续,看本篇文章前最好先看上一篇文章或者有响应的神经网络学习与应用基础。 图1 多层前馈网络的决策区域 这里显示的网络是用来训练识别10种出现在“h_d”(例如“had”,“hi
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者:李梅、黄楠 编辑:陈彩娴 过去十年,深度学习取得了惊人的胜利,用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一,在近年来已经多次提出,反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反,他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法(Forward‑For
本来个人是准备毕业直接工作的,但前段时间学校保研大名单出来之后,发现本人有保研机会,于是就和主管请了几天假,回学校准备保研的事情。经过两天的准备,也是非常幸运,成功拿到本院的保研名额。明确得到保研名额的时候已经是9月18号,然而国家推免系统开放时间是9月28号,也就是说我只还有10天时间准备保研,而且这个时间点很多学校夏令营、预报名活动早已结束,不再接受学生申请。所以能够申请的学校也就很少,同时这10天之间,还要赶回北京实习,所以时间还是很赶的。
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。
在本教程中,你将探索如何使用Python从零开始构建反向传播算法。
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)
LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题,是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为,而不是需要努力学习的东西!
• Implicit Signals (‘Imp’): two-factor Hebbian adaptation (Hebbian (2F));
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