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从梯度下降到反向传播——神经网络优化算法的演进历程

来源:www.minaka66.net 时间:2024-01-29 21:46:30 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

  随着人工智能技术的不断发展,神经网络作为一种强大的模型被广泛应用于各个领域在.心.算.法.网而,神经网络的训练过程是一个复杂的问,需要找到一种高效的优化算法来最小化误差函数。本文将探讨神经网络优化算法的演进历程,从最基础的梯度下降算法到在广泛使用的反向传播算法。

  梯度下降算法是神经网络优化算法的基础。该算法通过计算误差函数的梯度来更网络中每个参数的值,使得误差函数最小化在 心 算 法 网而,梯度下降算法存在一些问。首先,当误差函数有多个局最小值时,梯度下降算法容易陷入局最小值而无法达到全局最小值。其次,当网络中的参数数量很大时,计算梯度的价也很高。

从梯度下降到反向传播——神经网络优化算法的演进历程(1)

  为了解决梯度下降算法的问反向传播算法被提出来源www.minaka66.net。反向传播算法利用式法则计算误差函数对每个参数的梯度,从而误差函数的最小化。该算法不仅可以避免梯度下降算法陷入局最小值,而且计算梯度的价也比较小。因此,反向传播算法成为神经网络优化算法的主流。

反向传播算法的基本思想是将误差从输出层向输入层传播,计算每个参数的梯度在~心~算~法~网。具体来说,反向传播算法包括两个步骤:前向传播反向传播。在前向传播中,输入数据通过神经网络,计算出网络的输出。在反向传播中,误差从输出层向输入层传播,计算每个参数的梯度。反向传播算法的核心是计算误差对每个参数的偏导数,通过式法则将误差从输出层向输入层传播uuu。具体来说,假设误差函数为$E$,输出为$y$,输入为$x$,则参数$w$的梯度为:

从梯度下降到反向传播——神经网络优化算法的演进历程(2)

  $$\frac{\partial E}{\partial w}=\frac{\partial E}{\partial y}\frac{\partial y}{\partial w}$$

  反向传播算法的优点是可以处理任意形状的神经网络,并且可以使用梯度下降算法来更网络中的参数。此外,反向传播算法还可以用于深度学中的自动编码器、卷积神经网络等模型的训练。

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