如何直观地解释back propagation算法 6sigmambb net

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于6sigmambb net的问题，于是小编就整理了2个相关介绍6sigmambb net的解答，让我们一起看看吧。

如何直观地解释back propagation算法

你这问题估计全文能回答的都屈指可数，后期我会将其不全参考原理！

反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。

　　说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生：

　　这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你的输出和原始输入一样，那么就是最常见的自编码模型（Auto-Encoder）。可能有人会问，为什么要输入输出都一样呢？有什么用啊？其实应用挺广的，在图像识别，文本分类等等都会用到，我会专门再写一篇Auto-Encoder的文章来说明，包括一些变种之类的。如果你的输出和原始输入不一样，那么就是很常见的人工神经网络了，相当于让原始数据通过一个映射来得到我们想要的输出数据，也就是我们今天要讲的话题。

　　本文直接举一个例子，带入数值演示反向传播法的过程，公式的推导等到下次写Auto-Encoder的时候再写，其实也很简单，感兴趣的同学可以自己推导下试试：）

　　假设，你有这样一个网络层：

　　第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2，第三层是输出o1,o2，每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。

　　现在对他们赋上初值，如下图：

　　其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.10;

　　　　　输出数据 o1=0.01,o2=0.99;

　　　　　初始权重 w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;

　　　　　　　　　 w5=0.40,w6=0.45,w7=0.50,w8=0.55

　　目标：给出输入数据i1,i2(0.05和0.10)，使输出尽可能与原始输出o1,o2(0.01和0.99)接近。

Step 1 前向传播

1.输入层---->隐含层：

　　计算神经元h1的输入加权和：

神经元h1的输出o1:(此处用到激活函数为sigmoid函数)：

　　同理，可计算出神经元h2的输出o2：

2.隐含层---->输出层：

　　计算输出层神经元o1和o2的值：

这样前向传播的过程就结束了，我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465]，与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远，现在我们对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。

Step 2 反向传播

1.计算总误差

总误差：(square error)

但是有两个输出，所以分别计算o1和o2的误差，总误差为两者之和：

2.隐含层---->输出层的权值更新：

以权重参数w5为例，如果我们想知道w5对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5求偏导求出：（链式法则）

下面的图可以更直观的看清楚误差是怎样反向传播的：

现在我们来分别计算每个式子的值：

回过头来再看看上面的公式，我们发现：

为了表达方便，用来表示输出层的误差：

因此，整体误差E(total)对w5的偏导公式可以写成：

如果输出层误差计为负的话，也可以写成：

最后我们来更新w5的值：

同理，可更新w6,w7,w8:

3.隐含层---->隐含层的权值更新：

　方法其实与上面说的差不多，但是有个地方需要变一下，在上文计算总误差对w5的偏导时，是从out(o1)---->net(o1)---->w5,但是在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)---->net(h1)---->w1,而out(h1)会接受E(o1)和E(o2)两个地方传来的误差，所以这个地方两个都要计算。

同理，计算出：　　　　　　　　　

两者相加得到总值：

最后，三者相乘：

为了简化公式，用sigma(h1)表示隐含层单元h1的误差：

最后，更新w1的权值：

同理，额可更新w2,w3,w4的权值：

　　这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0.99]),证明效果还是不错的。

里面涉及：链式求导与梯度下降法，自己百度把

原理很多，案例很少，相信你基础也不咋样，少年加油把！

编辑：小黑

这个推导可以参考neuralnetworkanddeeplearning.com，上面的过程很详细，甚至有些啰嗦;要注意使用不同误差评估函数，公式的不同，交叉熵可能更方便些，加入正则化因子也是常用手段;如果最后输出使用softmax,也需注意误差的反向传播和一般的sigmoid的不同;另外训练是一个极其耗时的工作，如果自己实现还是需考虑并行或分布式，当然如果只是练练手就简单点。

back propagation就是普通的神经网络添加了一个反馈环节。

学过控制的人都知道，闭环控制都会有一个反馈环节，就是把实际输出值与期望输出值之间的差值，作为输入重新调节期望的输出，使之尽快达到期望值。

这里添加的反馈环节，与控制里面的反馈，在功能上有类似之处。

讲商业案例的书有哪些

1.强烈推荐《基业长青》，这本书柳传志这样的很多企业家和投资人士推荐过，讲述的是18家平均一百多年寿命的企业，这里面包括熟悉的沃尔玛，通用电器，迪斯尼等，从各个角度观察。

2.还有一本国内的看看吴晓波的《大败局》，讲述了国内这几十年来的一些案例。

看看《杰克·韦尔奇自传》吧。这本书告诉你韦尔奇是怎样一步一个脚印当上通用电气CEO的、他为什么能在通用缔造传奇、以及为什么他卸任之后通用会沦落到被纳斯达克工业指数剔除。

1、《中国最佳商业案例》是2010年6月1日上海交通大学出版社出版的图书，作者是何志毅。本书主要讲述的是中国最佳的十大商业案例，本书适合企业管理人员参考阅读。

2、《The Connected Company》——企业战略，格拉德威尔系列——营销/市场方向。

3、《哈佛商学院案例（第二辑）》，人民大学出版社；

4、威廉·尼科尔斯的《认识商业(插图第8版)》和 加布尔雷斯《商业的奥秘:是什么、做什么、怎么做? 》

5、德鲁克的《创新与企业家精神》

6、Clayton M. Christensen的《创新者的窘境》

7、W.钱·金的《蓝海战略》

有几本供你参考：

知识精英商学思想和商业案例学习套装 《高手身影》 《三度修炼》作者：王明夫

《商业案例实战训练指南》 作者（英）杰隆•博格（英）艾菲德•罗伯茨 黄智颖 编著

《赢》作者（美）杰克•韦尔奇 苏西•韦尔奇

希望对你有用。

到此，以上就是小编对于6sigmambb net的问题就介绍到这了，希望介绍关于6sigmambb net的2点解答对大家有用。