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BP CNN RNN LSTM 技术分享

LSTM

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分享 BP CNN RNN LSTM 算法核心点：反向传播算法的核心就是梯度下降 + 链式法则求偏导所谓神经网络的训练或者是学习，其主要目的在于通过学习算法得到神经网络解决指定问题所需的参数，这里的参数包括各层神经元之间的连接权重以及偏置等

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反向传播算法的核心就是梯度下降 + 链式法则求偏导梯度下降 + 链式法则求偏导

所谓神经网络的训练或者是学习，其主要目的在于通过学习算法得到神经网络解决指定问题所需的参数，所谓神经网络的训练或者是学习，其主要目的在于通过学习算法得到神经网络解决指定问题所需的参数，

这里的参数包括各层神经元之间的连接权重以及偏置等这里的参数包括各层神经元之间的连接权重以及偏置等

偏置结点是为了描述训练数据中没有的特征，偏置结点对于下一层的每一个结点的权重的不同而生产不同的偏置，于是

可以认为偏置是每一个结点（除输入层外）的属性。

输入层（I个节点）、隐含层（J）、输出层（K）

1、前向传播

输入层的输入输出即为特征数据

隐层第j个节点的输入

输出

输出层的输入输出与隐层类似，分别为

它就是特征空间，隐层节点的个数就是特征空间的维数，或者说这组数据有多少个特征。而输入层到隐层的连接权重则

将输入的原始数据投影到特征空间，比如sj就表示这组数据在特征空间中第j个特征方向的投影大小，或者说这组数据有

多少份量的j特征。而隐层到输出层的连接权重表示这些特征是如何影响输出结果的，比如某一特征对某个输出影响比较

大，那么连接它们的权重就会比较大。关于隐层的含义就解释这么多，至于多个隐层的，可以理解为特征的特征。

激活函数f(x),需满足处处可导，一般使用S形函数（即sigmoid函数），比如可以使用log-sigmoid：

或tan-sigmoid：

2、反向传播误差，调整权重

误差为

如何调整每个权重，使得E下降最快？利用梯度下降法，调整权重，使误差E不断减小，使结果往正确的方向变化。现在

任务就转化为求E对每个权重的梯度

连接隐含层与输出层之间权重：

连接输入与隐含层之间权重：

总结：每个权重的梯度都等于与其相连的前一层节点的输出乘以与其相连的后一层的反向传播的输出总结：每个权重的梯度都等于与其相连的前一层节点的输出乘以与其相连的后一层的反向传播的输出

更新权重

举例

[2.24, 6.4, 5.4, 6.4, 1.08, 4.82]，期望输出是[0, 0 , 1]

第1次：

迭代

次数

输出误差

[0.57251894, 0.55970883, 0.542

6416]

0.4251143

[0.54621994, 0.53369033, 0.562

9086]

0.3871152

......

1000

[0.021393767, 0.021391256, 0.9

786625]

6.8528415

E-4

5000

[0.0093104, 0.009310347, 0.990

69434]

1.2998068

E-4

目前没有任何理论能给出最佳节点数，只有经验公式可用。这里用的经验公式是sqrt(输入节点数+输出节点数)+0~9之间

的常数，也可以用log2(输入节点数)，具体多少需要反复验证，这个经验公式还是有点靠谱的，至少数量级上没有太大

问题。

扩展资料

1.梯度下降：http://www.wengweitao.com/ti-du-xia-jiang-fa.html

2.BackPropagation：http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html

3.隐含层层数及节点数选取：http://www.doc88.com/p-1671451549252.html

4.BP算法改进：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2269523.html

5.BP神经网络设计常用的基本方法和实用技术：http://www.lai18.com/content/601751.html

Part II CNNPart II CNN卷积神经网络卷积神经网络

卷积的含义？

物理意义：一个函数在另一个函上的加权叠加加权叠加.

Reference: https://www.zhihu.com/question/22298352?rf=21686447

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