神经网络的前向传播和反向传播:公式解析

作者:da吃一鲸8862024.02.17 03:00浏览量:5

简介:神经网络的前向传播和反向传播是训练过程中的两个核心步骤。前向传播用于计算输出,而反向传播则用于调整权重。本文将解析这两个过程的数学公式,帮助你更好地理解神经网络的工作原理。

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神经网络机器学习领域中一个非常重要的分支,其通过模拟人脑神经元的连接方式来实现对数据的处理和学习。在神经网络中,前向传播和反向传播是两个核心的过程,它们分别决定了网络的输出和权重的调整。下面我们将分别解析这两个过程的数学公式。

前向传播:

前向传播的目的是根据输入数据计算网络的输出。假设我们有一个具有n个输入节点、m个隐藏节点和p个输出节点的神经网络。那么,对于第l层的节点(包括输入层、隐藏层和输出层),其激活函数为f(z),z为该节点的加权输入。具体来说,对于第l层的第i个节点,其加权输入z可以表示为:

z_i^l = Σ_j w_ij^l * a_j^(l-1)

其中,w_ij^l表示第l层第i个节点与第l-1层第j个节点之间的权重,a_j^(l-1)表示第l-1层第j个节点的输出。

激活函数f(z)有多种形式,常见的有Sigmoid函数、ReLU函数等。以ReLU函数为例,其公式为:

a_i^l = max(0, z_i^l)

反向传播:

反向传播的目的是根据网络的输出和目标值来调整权重,使得网络的预测值更加接近于真实值。在反向传播中,我们首先计算损失函数L关于输出的梯度,然后根据这个梯度和隐藏层的输出计算损失函数L关于权重的梯度。假设我们有p个输出节点和q个样本,那么损失函数L可以表示为:

L = Σ_k (y_k - t_k)^2

其中,y_k表示第k个样本的预测值,t_k表示第k个样本的真实值。

首先,我们计算损失函数L关于输出的梯度:

dL/da = -2 * (y - t)

然后,我们根据链式法则计算损失函数L关于权重的梯度:

dL/dW = dL/da da/dZ dz/dW

其中,da/dZ表示激活函数f(z)关于a的导数,dz/dW表示加权输入z关于权重w的导数。具体来说,对于第l层的第i个节点,其导数可以表示为:

da_i^l/dZ_i^l = f’(z_i^l) Σ_j (da_j^(l-1)/dz_j^(l-1)) (dz_j^(l-1)/dZ_j^(l-1)) * (dz_j^(l-1)/dW_ij^(l))

其中,f’(z_i^l)表示激活函数f(z)关于z的导数。反向传播的过程就是不断地根据这个公式调整权重,直到网络的预测值与真实值足够接近为止。

总结:
通过理解前向传播和反向传播的公式,我们可以更好地理解神经网络的工作原理。前向传播用于计算输出,而反向传播则用于调整权重。在实际应用中,我们通常使用深度学习框架(如TensorFlowPyTorch等)来自动计算梯度并更新权重,以实现更高效的训练和预测。

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