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这种算法叫做反向传播，因为我们把这种形式的误差进行反向传播，从最后一层反馈到第一层，并被用来计算误差E相对于网络中每个单元权重的导数。只要计算出了这些导数后，就可以在梯度下降的过程中使用它们来最小化误差E并训练网络。
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记.杜客.求索.1,449人赞同了该文章.译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote，课程教师AndrejKarpathy授权翻译。.本篇教程由杜客翻译完成，堃堃和巩子嘉进行校对修改。.译文含公式和代码...
导向反向传播(Guided-Backpropagation)相当于对普通的反向传播加了指导，限制了小于0的梯度的回传，而梯度小于0的部分对应了原图中削弱了我们想要可视化的特征的部分，这些部分正是我们不想要的。还记得我们的目标吗，找出最大化激活某个特征的图片
来源：Nature编辑：啸林反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差，并在更新权重时对其取反，从而确保权重引起的误差在减小。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
“梯度消失”：指的是即当梯度（小于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得无限小。“梯度”：指的是即当梯度（大于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得非常大甚至无限大导致溢出。
背景反向传播是训练神经网络的常用方法。有没有论文短缺网上说试图解释反向传播是如何工作的，但很少，其中包括与实际数字的例子。这篇文章是我尝试解释它是如何工作的一个具体例子，人们可以比较他们自己的计算...
本文后面的算例PRML(3.33)说明了这种方法怎么用），要么套用线性变换的求导公式（常见于神经网络的反向传播过程）。三层的网络：word2vec拥有了论文翻译词典，并看透了NN有效的本质，可以愉快的入门NLP啦。感觉像打通了“任督二脉”？
如果你读到了任何2015-2016年左右使用LSTM的论文，你大概已经知道，LSTMs解决了之前困扰RNNs的梯度消失问题。假设你还不知道这个问题。反向传播时，当你在网络中反向传播的越远，用于训练网络的误差信号会呈指数较少，这就引起了梯度消失问题。
这种算法叫做反向传播，因为我们把这种形式的误差进行反向传播，从最后一层反馈到第一层，并被用来计算误差E相对于网络中每个单元权重的导数。只要计算出了这些导数后，就可以在梯度下降的过程中使用它们来最小化误差E并训练网络。
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记.杜客.求索.1,449人赞同了该文章.译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote，课程教师AndrejKarpathy授权翻译。.本篇教程由杜客翻译完成，堃堃和巩子嘉进行校对修改。.译文含公式和代码...
导向反向传播(Guided-Backpropagation)相当于对普通的反向传播加了指导，限制了小于0的梯度的回传，而梯度小于0的部分对应了原图中削弱了我们想要可视化的特征的部分，这些部分正是我们不想要的。还记得我们的目标吗，找出最大化激活某个特征的图片
来源：Nature编辑：啸林反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差，并在更新权重时对其取反，从而确保权重引起的误差在减小。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
“梯度消失”：指的是即当梯度（小于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得无限小。“梯度”：指的是即当梯度（大于1.0）在被反向传播到前面的层时，重复的相乘可能会使梯度变得非常大甚至无限大导致溢出。
背景反向传播是训练神经网络的常用方法。有没有论文短缺网上说试图解释反向传播是如何工作的，但很少，其中包括与实际数字的例子。这篇文章是我尝试解释它是如何工作的一个具体例子，人们可以比较他们自己的计算...
本文后面的算例PRML(3.33)说明了这种方法怎么用），要么套用线性变换的求导公式（常见于神经网络的反向传播过程）。三层的网络：word2vec拥有了论文翻译词典，并看透了NN有效的本质，可以愉快的入门NLP啦。感觉像打通了“任督二脉”？
如果你读到了任何2015-2016年左右使用LSTM的论文，你大概已经知道，LSTMs解决了之前困扰RNNs的梯度消失问题。假设你还不知道这个问题。反向传播时，当你在网络中反向传播的越远，用于训练网络的误差信号会呈指数较少，这就引起了梯度消失问题。
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