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我遇到了一些用于反向传播的不同误差计算函数:来自的平方误差函数或，用于BP损失函数的推导最后，如何知道要使用哪一个，以及何时使用？
浏览 6提问于2016-04-01得票数 3
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与sigmoid激活函数相比，Relu在梯度下降优化中具有更好的收敛性能。据我所知，当Z接近小于0时，梯度下降的升升太慢，但当z小于0时，relu也有梯度0，那么差别是什么？
浏览 0提问于2021-08-16得票数 0
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我正在尝试理解在人工神经网络中使用的误差反向传播算法。然而，理论上导数为零的点也可能是局部最大值……我该如何解决这个问题？
干杯:)
浏览 1提问于2013-06-13得票数 2
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我有一个问题:我总是假设将非线性应用于神经网络，以便计算误差曲面的最小值。如果函数是f(x)=mx+b，则导数总是f'(x) = 1。这是应用非线性(通过导数为f‘(X)=f(X)*(1-f(X))的sigmoid函数)的原因之一吗？
非常感谢。
浏览 5提问于2017-06-29得票数 0
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多个不同激活函数的反向传播
、、、、
例如，在一个由3个隐层组成的神经网络中，每个隐层都有一个单独的激活函数，如tanh、sigmoid和ReLU，这些函数的导数将是不同的，那么我们是否只是用该层激活函数的导数来计算这些层的输出误差呢？另外，用于计算最后一层输出误差的成本函数的梯度是否会发生变化，还是该层的激活函数用于计算成本函数的梯度？
浏览 0提问于2018-01-11得票数 1
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在我写的关于AI的书中写道，错误函数是(target-output)^2W=weightT=targetdE/dWa = -2*(Tk-Ok)*dOk/dWa。//这个减号从何而来？
浏览 6提问于2018-08-10得票数 0
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反向传播中的ReLU导数
、、、
我是关于在使用ReLU的神经网络上进行反向传播。在我之前的一个项目中，我是在一个使用Sigmoid激活函数的网络上做的，但现在我有点困惑了，因为ReLU没有导数。这是一个关于weight5对总误差的贡献的。在这个例子中，如果我使用sigmoid函数，out/net = a*(1 - a)。
我应该写什么而不是"a*(1 - a)“来使反向传播工作？
浏览 4提问于2017-02-05得票数 26
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我一直试图得到一个简单的双异或神经网络工作，我有问题，得到反向传播，以训练一个真正简单的前馈神经网络。
值是通过从输入到该神经元的所有输入之和中提取sigmoid函数的结果来计算的。然后，使用每个神经元的权重将其传送到下一层。在运行结束时，计算输出神经元的误差，然后使用权值，通过简单地乘以值，然后在每个神经元处求和，将误差反传回来。当计算所有的误差时，权
浏览 7提问于2010-01-07得票数 38
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神经网络学习快速、误报
、、、
我最近开始实现一个前馈神经网络，我使用反向传播作为学习方法。我一直在使用作为向导。每个隐神经元的误差=(所有输出神经元的误差*连接权之和)*神经元的乙状结肠
浏览 5提问于2014-04-11得票数 4
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用负采样实现word2vec
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我正在尝试实现word2vec的正向和反向传播，使用跳过图.我对神经网络很陌生，但据我所知，它是这样的：
激活(sigmoid还是softmax?)我们以某种方式比较了第4步之后得到的输出，并计算了误差的导数(目标输出)相对于矩阵中的每个权重。我们从当前权重中减去导数。我们对输出隐藏层和隐藏输入层都这样做。
浏览 3提问于2016-05-07得票数 3
我正在尝试用Java实现一个神经网络。我在学习神经网络时，在我的机器学习课本中遇到了这个问题：The output of the sigmoid function may be interpreted as the posterior
probability that为什么sigmoid函数的输出被解释为输入属于某一类的概率？
浏览 2提问于2014-02-26得票数 2
我最近意识到，我使用的示例代码在反向传播中不会将误差乘以sigmoid的导数。前馈过程有sigmoid作为最后一层的激活函数，因此根据我的理解，反向传播误差=(输出-目标)*sigmoid的导数(输出)。我试图初始化cnn.CalcLastLayerActDerivative =1，以便在反向传播中考虑sigmoid的导数，但是错误率更低。我不确定这是因为乙状结肠的导数在0,0.25范围内，还是我没有正确理解反向传播
浏览 0提问于2019-03-24得票数 3
我用神经网络来拟合这些数据，这样以后我就可以根据新的海拔测量来预测徒步旅行的速度。神经网络能否代表输入的一阶导数，从而很好地捕捉这种关系？如果爬山速度与山的曲率有关，那么表示二阶导数又如何呢？
浏览 0提问于2019-04-26得票数 4
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我在运行用BogoToBogo编写的神经网络实例(array([0, 0]), array([ 2.55772644e-08]))(array([1, 0]), array([ 0.99677086]))神经网络学习异或，默认情况下使用但是，在我将激活函数更改为"sigmoid“之后，
nn = NeuralNetwork([2,2,1], '<e
浏览 0提问于2018-08-29得票数 1
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首先:我理解导数和链式法则。我不擅长数学，但我有一定的理解力。关于使用梯度下降的反向传播(让我们使用和)的大量教程表明，我们使用传递函数的导数(sigmoid或tanh)来计算梯度，从而确定下一步该走哪条路。在这些教程中，我将(t-o) (1-o) (o)视为计算输出神经元误差的公式，它似乎是误差计算(1/2)(t-o)^2 *(1-o)的导数。(t =目标，o= output_actual)
为什么我在任何地方看不到传递函数的导数(假设为sigmoi
浏览 2提问于2014-05-27得票数 0
我试图理解乙状结肠函数的导数在神经网络中的作用。首先，我用python绘制乙状结肠函数，并从定义中派生出所有点。这个导数的作用到底是什么？📷import matplotlib.pyplot as plt
return 1 / (1 + np.exp(-x))
return (sigmoid(x+step) - sigmoid(x))
浏览 0提问于2018-04-23得票数 32
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我开始实现神经网络的后端，但被python代码卡住了。下面是神经网络的代码。当我在一个要创建的应用程序中使用用户定义的类时，我得到了一个名为attributeError的错误。请帮我解决这个问题。return "NeuralNetwork: {}".format("-".join(str(l) for l in self.layers )) def sigmoid(self,x):
#compute and return sigmoid activa
浏览 27提问于2020-08-14得票数 1
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这是的后续问题.对于给定的神经元，我不清楚如何取其误差的偏导数和其权重的偏导数。
从这个中可以清楚地看到，传播是如何工作的(尽管我正在处理弹性传播)。对于前馈神经网络，我们需要1)在神经网络中向前移动，触发神经元，2)从输出层神经元中计算出总误差。然后向后移动，按神经元中的每个权重来传递该误差，然后再次向前，更新每个神经元的权重。A)对于每个神经元，如何计算偏导数的偏导数()对权重的偏导数？我的困惑是，在微积分中，偏
浏览 1提问于2012-08-27得票数 7
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我试图将我的神经网络的激活函数从sigmoid改为RELU (或者更具体地说是SELU)。因为我得到了很多爆炸性的渐变，所以我尝试使用批量归一化。我计算了误差函数的梯度w.r.t学习参数\beta和\gamma，但它们似乎与我在几个示例(遗憾的是只有Python)中看到的有点不同。我的导数如下所示： Derivation of error function w.r.t \beta 在这个推导过程中，我做错了什么？ 非常感谢你的帮助。
浏览 21提问于2020-04-12得票数 1
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