你真的理解反向传播 BP 算法吗?

2019 年 3 月 15 日 人工智能头条

你真的理解反向传播 BP 算法吗?

Chat 简介:

我们经常会听到深度网络会出现梯度消失或者梯度爆炸问题,但是使用某些策略又可以缓解这个问题,那么你知道为什么会出现这些问题,这些策略为什么又可以缓解了,深度网络里面到底是怎么工作的?

在本次话题中,我们将基于浅层神经网络进行入门级的讲解,具体内容包含:

  1. 神经网络的经典结构

  2. 神经网络的学习算法-梯度下降算法

  3. BP 反向传播算法深度解剖

  4. 更深网络会出现梯度消失或者梯度爆炸的原因分析

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反向传播一词严格来说仅指用于计算梯度的算法,而不是指如何使用梯度。但是该术语通常被宽松地指整个学习算法,包括如何使用梯度,例如通过随机梯度下降。反向传播将增量计算概括为增量规则中的增量规则,该规则是反向传播的单层版本,然后通过自动微分进行广义化,其中反向传播是反向累积(或“反向模式”)的特例。 在机器学习中,反向传播(backprop)是一种广泛用于训练前馈神经网络以进行监督学习的算法。对于其他人工神经网络(ANN)都存在反向传播的一般化–一类算法,通常称为“反向传播”。反向传播算法的工作原理是,通过链规则计算损失函数相对于每个权重的梯度,一次计算一层,从最后一层开始向后迭代,以避免链规则中中间项的冗余计算。
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