又因为 ，根据链式法则，我们可以得到 为：由上式我们可以看到，第 层神经元的误差项 是由第 层的误差项乘以第 层的权重，再乘以第 层激活函数的导数（梯度）得到的。这就是误差的反向传播。 现在我们已经计算出了偏导数 、 和 ，则 和 可分别表示为：下面是基于随机梯...

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general nonlinear estimator，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...

光路可逆性原理是说:当光线反方向传播时，总沿原来正向传播的同一路径反向传播。由反射定律可知，当反射光线变为入射光线时，则原来的入射光线就变为反射光线。由折射定律知，当折射光线变为入射光线时，则原来的入射光线就变为折射光线。

CNN的训练过程中使用反向传播算法来更新模型的权重。反向传播算法可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据经过CNN的卷积层和池化层，得到输出结果；在反向传播中，根据输出结果和真实标签的差异来计算每个神经元的误差梯度，然后更新每个神经元的权重。总之，CNN作为一种强大的深度学习...

反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，它通过计算损失函数对增益值和偏置值的偏导数，来更新这两个参数的值。具体来说，如果损失函数对某个参数的偏导数大于0，那么就减小这个参数的值；如果偏导数小于0，那么就增大这个参数的值。这样，通过多次迭代，就可以找到使损失函数最小化的参数值。在实际...

BN是为了克服神经网络难以训练而提出的,在较深的网络结构中反向传播防止梯度弥散,在遇到train收敛速度很慢或者梯度爆炸等状况可以使用BN,提高模型精度. CNN正向传播: 训练过程通过反向传播更新权重,主要采用chain rule(链式求导法则): 零均值归一化/Z-score标准化 处理后数据变为均值为0,标准...

超声波传播时，如前进波被一个平面反射，会反向传播。在一定条件下前进波与反射波叠加而形成超声频率的纵向振动驻波。由于驻波的振幅可以达到单一行波的两倍，加剧了波源和反射面之间液体的疏密变化程度。某时刻，纵驻波的任一波节两边的质点都涌向这个节点，使该节点附近成为质点密集区，而相邻的波节处为...

而反射光线则返回原介质。8. 在折射现象中，光路是可逆的，这意味着光线可以按照相同的路径反向传播。9. 在介质交界处，通常既会发生折射也会发生反射。例如，在水中，部分光线会反射回水中，部分光线则会进入水中。10. 反射光线和入射光线的速度是相同的，而折射光线的速度则与入射光线不同。

BP反向传播方法的核心：就是对每层的权重参数不断使用梯度下降来进行优化。梯度下降是求解无约束最优化问题最常用的方法之一。它用一阶泰勒展开式代替目标函数，通过迭代计算得到要求的精度。也就是说，迭代的每一步都向着梯度的负方向。梯度下降法简介：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题...

掌握后向传播的基本原理和步骤，对于理解神经网络的训练过程具有重要的意义。后向传播的步骤可以简单地概括为以下几步：1、计算输出层的误差信号。2、传递误差信号到隐藏层。3、计算隐藏层的误差信号。4、计算权重和偏置的偏导数。5、更新权重和偏置。后向传播的目的是通过反向传播误差信号来优化神经网络的...