反向传播(Backpropagation)算法的工作原理主要包括以下几个步骤:
一、定义损失函数
首先定义神经网络的损失函数,表示预测和实际值之间的误差。
公式为:
loss = 1/2m * ∑(y^i- a^i)^2 这里 y^i 是真实输出,a^i是模型预测输出。
二、求导数
使用链式法则,计算每个参数对损失函数的偏导。
公式为:
delta_i = d(loss)/d(z_i) 这里 z_i表示每个参数。
三、更新参数
根据导数,使用梯度下降公式更新每个参数。
公式为:
weight = weight - learning_rate * delta_i四、不断迭代
重复第二步到第三步,不断更新网络参数,直到损失函数收敛。
五、正向传播
在每一步,首先执行正向传播计算输出。
再进行反向传播更新参数。
总的来说反向传播算法的主要步骤为:
- 定义损失函数
- 计算每个参数对损失函数的偏导数
- 根据偏导数,使用梯度下降公式更新参数
- 反复迭代步骤2和3,不断更新参数
- 在每一步先进行正向传播,然后反向传播
其核心思想为:
- 计算损失函数对每个参数的导数
- 根据导数更新参数
- 通过不断迭代逼近最优参数值
不断重复正向传播和反向传播,参数越来越优化。