反向傳播演算法原理
⑴ 為什麼說反向傳播演算法很高效
反向傳播演算法（Backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是：（1）將訓練集數據輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ANN的前向傳播過程；
⑵ 反向傳播演算法的激勵傳播
每次迭代中的傳播環節包含兩步： (前向傳播階段)將訓練輸入送入網路以獲得激勵響應； (反向傳播階段)將激勵響應同訓練輸入對應的目標輸出求差，從而獲得隱層和輸出層的響應誤差。
⑶ 神經網路演算法原理
4.2.1 概述
人工神經網路的研究與計算機的研究幾乎是同步發展的。1943年心理學家McCulloch和數學家Pitts合作提出了形式神經元的數學模型，20世紀50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函數的概念提出了神經網路的一種數學模型，1986年，Rumelhart及LeCun等學者提出了多層感知器的反向傳播演算法等。
神經網路技術在眾多研究者的努力下，理論上日趨完善，演算法種類不斷增加。目前，有關神經網路的理論研究成果很多，出版了不少有關基礎理論的著作，並且現在仍是全球非線性科學研究的熱點之一。
神經網路是一種通過模擬人的大腦神經結構去實現人腦智能活動功能的信息處理系統，它具有人腦的基本功能，但又不是人腦的真實寫照。它是人腦的一種抽象、簡化和模擬模型，故稱之為人工神經網路（邊肇祺，2000）。
人工神經元是神經網路的節點，是神經網路的最重要組成部分之一。目前，有關神經元的模型種類繁多，最常用最簡單的模型是由閾值函數、Sigmoid 函數構成的模型（圖 4-3）。
儲層特徵研究與預測
以上演算法是對每個樣本作權值修正，也可以對各個樣本計算δj後求和，按總誤差修正權值。
⑷ 如何理解CNN神經網路里的反向傳播backpropagation，bp演算法
類比來說類似於
幾個人站成一排
第一個人看一幅畫（輸入數據），描述給第二個人（隱層）……依此類推，到最後一個人（輸出）的時候，畫出來的畫肯定不能看了（誤差較大）。
反向傳播就是，把畫拿給最後一個人看（求取誤差），然後最後一個人就會告訴前面的人下次描述時需要注意哪裡（權值修正）。
⑸ 反向傳播演算法 為什麼 誤差 那麼定義
自從40年代赫布(D.O.
Hebb)提出的學習規則以來，人們相繼提出了各種各樣的學習演算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的誤差反向傳播法，即BP(error
BackPropagation)法影響最為廣泛。直到今天，BP演算法仍然是自動控制上最重要、應用最多的有效演算法。是用於多層神經網路訓練的著名演算法，有理論依據堅實、推導過程嚴謹、物理概念清楚、通用性強等優點。但是，人們在使用中發現BP演算法存在收斂速度緩慢、易陷入局部極小等缺點。
BP演算法的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。
1）正向傳播：輸入樣本－>輸入層－>各隱層（處理）－>輸出層
注1：若輸出層實際輸出與期望輸出（教師信號）不符，則轉入2）（誤差反向傳播過程）。
2）誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱層（逐層）－>輸入層 其主要目的是通過將輸出誤差反傳，將誤差分攤給各層所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，進而修正各單元的權值（其過程，是一個權值調整的過程）。
注2：權值調整的過程，也就是網路的學習訓練過程（學習也就是這么的由來，權值調整）。
1）初始化
2）輸入訓練樣本對，計算各層輸出
3）計算網路輸出誤差
4）計算各層誤差信號
5）調整各層權值
6）檢查網路總誤差是否達到精度要求
滿足，則訓練結束；不滿足，則返回步驟2。
1）易形成局部極小（屬貪婪演算法，局部最優)而得不到全局最優；
2）訓練次數多使得學習效率低下，收斂速度慢（需做大量運算）；
3）隱節點的選取缺乏理論支持；
4）訓練時學習新樣本有遺忘舊樣本趨勢。
⑹ 如何理解神經網路裡面的反向傳播演算法
反向傳播演算法（BP演算法）主要是用於最常見的一類神經網路，叫多層前向神經網路，本質可以看作是一個general nonlinear estimator，即輸入x_1 ... x_n 輸出y，視圖找到一個關系 y=f(x_1 ... x_n) （在這里f的實現方式就是神經網路）來近似已知數據。為了得到f中的未知參數的最優估計值，一般會採用最小化誤差的准則，而最通常的做法就是梯度下降，到此為止都沒問題，把大家困住了很多年的就是多層神經網路無法得到顯式表達的梯度下降演算法！
BP演算法實際上是一種近似的最優解決方案，背後的原理仍然是梯度下降，但為了解決上述困難，其方案是將多層轉變為一層接一層的優化：只優化一層的參數是可以得到顯式梯度下降表達式的；而順序呢必須反過來才能保證可工作——由輸出層開始優化前一層的參數，然後優化再前一層……跑一遍下來，那所有的參數都優化過一次了。但是為什麼說是近似最優呢，因為數學上除了很特殊的結構，step-by-step的優化結果並不等於整體優化的結果！不過，好歹現在能工作了，不是嗎？至於怎麼再改進（已經很多改進成果了），或者採用其他演算法（例如智能優化演算法等所謂的全局優化演算法，就算是沒有BP這個近似梯度下降也只是局部最優的優化演算法）那就是新的研究課題了。
⑺ 什麼是反向傳播演算法
反向傳播演算法適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。反向傳播演算法網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。
反向傳播演算法主要由兩個環節(激勵傳播、權重更新)反復循環迭代，直到網路的對輸入的響應達到預定的目標范圍為止。
反向傳播演算法的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。反向傳播演算法被設計為減少公共子表達式的數量而不考慮存儲的開銷。反向傳播避免了重復子表達式的指數爆炸。
(7)反向傳播演算法原理擴展閱讀：
BP演算法(即反向傳播演算法)適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關系實質上是一種映射關系：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力來源於簡單非線性函數的多次復合，因此具有很強的函數復現能力。這是BP演算法得以應用的基礎。
⑻ 什麼是反向傳播
反向傳播演算法(BP演算法)主要由兩個環節(激勵傳播、權重更新)反復循環迭代，直到網路的對輸入的響應達到預定的目標范圍為止。
⑼ 什麼是BP演算法
bp演算法,即反向傳播方法,是用來訓練前向網路的一種普遍演算法
⑽ 反向傳播演算法的介紹
反向傳播演算法（英：Backpropagation algorithm，簡稱：BP演算法）是一種監督學習演算法，常被用來訓練多層感知機。 於1974年，Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網路的學習演算法，而人工神經網路只是其中的特例。不巧的，在當時整個人工神經網路社群中卻無人知曉Paul所提出的學習演算法。直到80年代中期，BP演算法才重新被David Rumelhart、Geoffrey Hinton及Ronald Williams[2][3]、David Parker[4]和Yann LeCun[5]獨立發現，並獲得了廣泛的注意，引起了人工神經網路領域研究的第二次熱潮。BP演算法是Delta規則的推廣，要求每個人工神經元（節點）所使用的激勵函數必須是可微的。BP演算法特別適合用來訓練前向神經網路。