本文学习李宏毅老师机器学习——反向传播机制,图片取自学习视频,侵删。
反向传播:
梯度下降法更新参数流程:
反向传播是一种有效率的计算数量庞大的网络参数梯度的方法。
链式法则:
定义:Cn是真实值与输出值的距离
先观察三角形红框中神经元:
在这里,假设问号处偏微分已求得,那么:
可以将上式看做反向传播求得:
当下一层即为输出层时:
当下一层不为输出层时,循环计算,知道输出层为止:
倒着计算偏微分:
相当于建立反向的神经网络进行求偏导:
参考视频:李宏毅机器学习