当前位置： 首页 > news >正文

深度学习反向传播：从数学推导到实战解析

news 2025/7/5 14:38:16

反向传播（Backpropagation）是深度学习中优化神经网络参数的核心算法，其本质是利用链式法则（Chain Rule）计算损失函数对每个参数的梯度，从而通过梯度下降更新参数。以下通过一个简单的神经网络示例，详细拆解反向传播的数学推导和计算过程。

神经网络图，线表示权重，点表示计算值

在这里插入图片描述

示例场景：单隐藏层神经网络的反向传播

假设我们有一个包含 输入层（2个神经元）、隐藏层（2个神经元）、输出层（1个神经元） 的简单神经网络，用于拟合一个回归任务。网络结构如下：

符号定义：
  • 输入数据： x
http://www.xdnf.cn/news/488683.html

相关文章：

  • `ParameterizedType` 和 `TypeVariable` 的区别
  • C#实现访问远程硬盘（附源码）
  • 代码随想录 算法训练 Day3：链表1
  • X_T 转 STP 技术全解：从格式剖析到软件实操与迪威模型网在线转换指南
  • 数据标注的黄金标准：如何为机器学习构建可靠标签？
  • **练习案例2：点和圆的关系**设计一个圆形类（Circle），和一个点类（Point），计算点和圆的关系。
  • ML307R 的 USB Vendor ID (VID)：0x2ECC ML307R 的 USB Product ID (PID)：0x3012
  • 驱动芯片走线、过孔指导，大电流、散热过孔
  • Emacs 折腾日记(二十四)——帮助信息的一些优化
  • 【python实用小脚本-64】Python如何用图像比对解决办公效率难题？（附方案）
  • H3C华三配置AC自动上线AP
  • MySQL 第四讲---基础篇 数据类型
  • 【Linux网络】网络套接字编程
  • 泰迪杯特等奖案例深度解析：基于多级二值化与CNN回归的车牌识别系统设计
  • Mac上安装运行SynthTIGER
  • Spring AI 的功能介绍、集成使用和详细示例说明
  • 频域中的反射-信号完整性分析
  • 基于three.js 全景图片或视频开源库Photo Sphere Viewer
  • element plus el-upload 和el-image 配合图片上传和显示
  • IIS+php环境下执行exec函数后，服务器500错误宕机
  • 界面控件DevExpress WinForms中文教程：Banded Grid View - API
  • 解决LeetCode 47. 全排列 II 问题的正确姿势：深入分析剪枝与状态跟踪
  • 联合查询
  • ⭐️⭐️⭐️【模拟题及答案】：大模型Clouder认证：基于百炼平台构建智能体应用 ⭐️⭐️⭐️
  • CVPR2025 | 首个多光谱无人机单目标跟踪大规模数据集与统一框架, 数据可直接下载
  • 前端面经 8 JS中的this 手写call apply bind方法
  • 将嵌入映射到 Elasticsearch 字段类型：semantic_text、dense_vector、sparse_vector
  • 火山引擎AI大模型
  • vue-router 中传递参数中的问题
  • 【基础】Windows开发设置入门3：在 Windows 11 上设置开发驱动器，提升性能速度