深度学习课程:反向传播算法详解与应用
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"反向传播算法PPT,基于吴恩达机器学习课程的总结,涵盖了BP算法的核心内容和常用激活函数的优缺点"
反向传播算法(Backpropagation, BP)是深度学习和神经网络中的核心算法,用于计算损失函数相对于每个参数的梯度,以便于通过梯度下降法更新网络的权重,从而最小化预测误差。这个过程涉及到对整个神经网络的权重进行迭代调整,以提高模型的预测性能。
在反向传播算法中,数据首先从前向传播通过网络,每一层的神经元根据输入和当前权重计算其输出。然后,损失函数被计算出来,通常使用的是均方误差或交叉熵等。接下来,反向传播开始,从输出层开始,计算每个神经元的偏导数,即梯度,然后将这些梯度反向传播到前面的隐藏层。每层的权重更新是基于该层所有神经元的梯度之和,乘以学习率和链式法则的乘积。
在选择激活函数时,有多种常用的函数,如Sigmoid、tanh和ReLU。
1. Sigmoid函数:Sigmoid函数将任何实数值映射到(0,1)之间,具有平滑且单调递增的特性,适合二分类问题。然而,Sigmoid函数存在两个主要问题:(a) 随着输入远离中心,梯度接近于0,导致“梯度消失”现象,使得深层网络的学习变得困难;(b) 输出不是以0为中心的,这可能影响网络的训练效果。
2. tanh函数:tanh函数与Sigmoid类似,但输出范围在(-1,1),并且是以0为中心的。这使得它在某些情况下能更好地捕捉输入的线性关系。尽管如此,tanh函数同样受到梯度消失问题的影响。
3. ReLU(Rectified Linear Unit)函数:ReLU函数解决了Sigmoid和tanh的饱和性问题,当输入为正时,其导数始终为1,极大地加速了训练过程。然而,当输入为负时,ReLU函数的导数为0,可能导致“神经元死亡”现象,即某些神经元的权重永远不会更新,这在训练过程中可能成为问题。
在实际应用中,为了克服这些问题,人们发展出了各种变体,如Leaky ReLU、Parametric ReLU (PReLU) 和ELU (Exponential Linear Units),这些激活函数试图在保留ReLU优点的同时,减少“神经元死亡”现象。
在进行反向传播时,还需要注意权重的初始化。合理的初始化可以防止网络在训练初期陷入局部最优,常见的初始化方法包括Xavier初始化和He初始化,它们根据网络结构和激活函数的特性来设定初始权重的分布。
反向传播算法是深度学习中的基石,而激活函数的选择则直接影响网络的训练效率和性能。理解这些概念对于理解和优化神经网络模型至关重要。
2018-10-03 上传
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