Bp算法公式推导推导-详解

前言

学习深度学习我们应该从Bp开始,一下是学习路径

如果我们把深度学习比喻一棵大树,Bp相当于根,LeNet相当于茎,GAN,RNN,CNN相当于树叶.
Bp 神经网络的简单理解
bp是 Back Propagation 的简写 ，意思是反向传播。而神经网络，听着高大上，其实就是一类相对复杂的计算网络。
正向传播
正向传播就是让信息从输入层进入网络，依次经过每一层的计算，得到最终输出层结果的过程。

反向传播
反向传播的信息是误差，也就是 输出层（output ）的结果 与 输入信息 x 对应的真实结果 之间的差距。

实例设计

1. 通过正向传播与计算,得到一个正向值
2. 与标准值对比,得到误差函数E
3. 反向传播,计算
4. 得到修正值
5. 替换成新值,本次学习结束

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