深度卷积网络:原理与实践,卷积层如何反向传播

如何对CNN网络的卷积层进行反向传播

在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。

在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。

如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不是有特殊的应用背景的话，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。

如果题主是在什么地方看到它的源代码并且感到困惑的话，可以贴上源链接一起讨论一下。

的定义和计算公式参考：/link?url=7LE6KImv5IveCM90JcnctlgVY7OgCd7E_G0Yv0vyTfV3P8S3Q_rZU3CM6f0udS-b6ux2w-hejkOrGMkmj8Nqba。

卷积神经网络是如何反向调整参数的？

matlab如何实现反向传播算法？

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；（3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。

反向传播算法的思想比较容易理解，但具体的公式则要一步步推导，因此本文着重介绍公式的推导过程。1.变量定义上图是一个三层人工神经网络，layer1至layer3分别是输入层、隐藏层和输出层。

如图，先定义一些变量：表示第层的第个神经元连接到第层的第个神经元的权重；表示第层的第个神经元的偏置；表示第层的第个神经元的输入，即：表示第层的第个神经元的输出，即：其中表示激活函数。

2.代价函数代价函数被用来计算ANN输出值与实际值之间的误差。

常用的代价函数是二次代价函数（Quadraticcostfunction）：其中，表示输入的样本，表示实际的分类，表示预测的输出，表示神经网络的最大层数。

3.公式及其推导本节将介绍反向传播算法用到的4个公式，并进行推导。如果不想了解公式推导过程，请直接看第4节的算法步骤。

首先，将第层第个神经元中产生的错误（即实际值与预测值之间的误差）定义为：本文将以一个输入样本为例进行说明，此时代价函数表示为：公式1（计算最后一层神经网络产生的错误）：其中，表示Hadamard乘积，用于矩阵或向量之间点对点的乘法运算。

公式1的推导过程如下：公式2（由后往前，计算每一层神经网络产生的错误）：推导过程：公式3（计算权重的梯度）：推导过程：公式4（计算偏置的梯度）：推导过程：4.反向传播算法伪代码输入训练集对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Inputlayer）对应的激活值：前向传播：，计算输出层产生的错误：反向传播错误：使用梯度下降（gradientdescent），训练参数：

如何理解神经网络里面的反向传播算法

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反向传播算法（BP算法）主要是用于最常见的一类神经网络，叫多层前向神经网络，本质可以看作是一个generalnonlinearestimator，即输入x_1...x_n输出y，视图找到一个关系y=f(x_1...x_n)（在这里f的实现方式就是神经网络）来近似已知数据。

为了得到f中的未知参数的最优估计值，一般会采用最小化误差的准则，而最通常的做法就是梯度下降，到此为止都没问题，把大家困住了很多年的就是多层神经网络无法得到显式表达的梯度下降算法！

BP算法实际上是一种近似的最优解决方案，背后的原理仍然是梯度下降，但为了解决上述困难，其方案是将多层转变为一层接一层的优化：只优化一层的参数是可以得到显式梯度下降表达式的；而顺序呢必须反过来才能保证可工作——由输出层开始优化前一层的参数，然后优化再前一层……跑一遍下来，那所有的参数都优化过一次了。

但是为什么说是近似最优呢，因为数学上除了很特殊的结构，step-by-step的优化结果并不等于整体优化的结果！不过，好歹现在能工作了，不是吗？

至于怎么再改进（已经很多改进成果了），或者采用其他算法（例如智能优化算法等所谓的全局优化算法，就算是没有BP这个近似梯度下降也只是局部最优的优化算法）那就是新的研究课题了。

什么是反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

反向传播算法网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

反向传播算法主要由两个环节(激励传播、权重更新)反复循环迭代，直到网络的对输入的响应达到预定的目标范围为止。反向传播算法的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。

这是BP算法得以应用的基础。反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。

扩展资料：BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。

它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。

如何理解CNN神经网络里的反向传播backpropagation，bp算法

类比来说类似于几个人站成一排第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。

反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正）。

卷积神经网络反向传播和bp有什么区别

CNN（卷积神经网络）是什么？

在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。

然而在神经网络中，模版的参数是训练出来的，我认为是纯数学意义的东西，很难理解为在频域上还有什么意义，所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。

首先不管是不是卷积神经网络，只要是神经网络，本质上就是在用一层层简单的函数（不管是sigmoid还是Relu）来拟合一个极其复杂的函数，而拟合的过程就是通过一次次backpropagation来调参从而使代价函数最小。

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书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

作者简介：作者简介：斋藤康毅东京工业大学毕业，并完成东京大学研究生院课程。现从事计算机视觉与机器学习相关的研究和开发工作。

是IntroducingPython、PythoninPractice、TheElementsofComputingSystems、BuildingMachineLearningSystemswithPython的日文版译者。

译者简介：陆宇杰众安科技NLP算法工程师。主要研究方向为自然语言处理及其应用，对图像识别、机器学习、深度学习等领域有密切关注。Python爱好者。