神经网络梯度是什么意思,神经网络梯度公式推导

神经网络gradient怎么设置

梯度由计算得出，并非人工设定。
传统的神经网络采用前向传播和反向传播两种运算模式完成训练过程。
其中最为关键的是BP算法，在神经网络的学习过程中占据核心地位。

在执行BP算法时，首先需要根据定义好的"代价函数"逐一计算各层参数（如权重矩阵W和偏置向量b）的梯度变化；然后利用这些梯度值，在每次迭代过程中更新相应的权重矩阵W和偏置向量b；直到算法达到收敛状态。

具体实现思路和细节可以参考：

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

bp神经网络用啥算法？

选择一个例子进行计算和演算后会发现处理起来确实较为复杂其中神经网络对模型的表达能力基于优化算法而这一过程涉及不断计算梯度并动态调整可学习参数以实现最佳性能在Fluid框架中可以选择不同的优化器如**写作猫**来满足特定需求

在神经网络的训练过程中，在线学习算法主要包含两步操作：参数更新和损失函数优化。参数更新规则基于当前样本信息对模型权重进行微调优化，在此过程中模型参数会不断逼近最优解状态。

基于链式法则求取多个复合函数的导数，并将这些导数传递给输入单元。在BP算法中隐层参数引入后带来较大的潜力。

尽管对于那些可以用不含隐藏层网络解决的问题而言．存在极其简单的学习规则．这些规则主要源自Widrow和HMf于1960年提出的Delta法则．然而，在后来的研究中．并未发现同样有效的含有隐层的学习机制

就这一问题的研究而言, 已取得了三个主要成果. 其中一种采用的是基于无监督学习原则的简单竞争机制. 然而这种方案由于缺少外部数据支持, 在确定合适映射关系以及隐层结构方面存在不足. 另一种则是假设内部（隐层）的具体表示方式, 在特定约束条件下这一方案显得合理.

另一种方法则是通过统计技术构建一个学习机制以有效地实现适当的形式化表示... Hinton等人（1984年）所提出的Bolzmann机正是这种方法的经典代表。该模型迫使神经网络处于两个不同稳定状态之间并仅限于对称架构。

Barto和他的同事(1985年)提出了另一条利用统计手段的学习方法。

但迄今为止最著名的且应用性最强的神经网络学习算法是Rumelhart、Hinton和Williams三人于1986年提出的通用Delta法则（即反向传播算法）。

Parter(1985)分别在该年提出了与其类似的算法体系结构，并将其命名为学习逻辑；与此同时,Lecun(1985)则开发了与之前方法相仿的学习机制

梯度下降算法是指什么 神经网络

triplet loss的BP的梯度怎么算

如果对你有帮助，请给予肯定。神经网络模型（如2输入层、3个隐含单元、1个输出层）在建立完成后，通常情况下需要设定神经网络中的权重参数。

通常为求取权重系数与阈值参数而采用诸如梯度下降法等搜索优化方法。

然后将其替换为一个新的解，在确定移动方向和步长的基础上进行优化计算；通过持续迭代逐步优化目标函数值（基于神经网络预测误差），使其持续降低直至收敛到最优解。

当前多种算法在解决优化问题时通常会通过计算目标函数的梯度来确定其下降方向；其中，在单变量情况下，梯度与导数相等；而梯度下降是一种用于优化目标函数的方法。

您可以在《神经网络之家》网站上的nnetinfo页面查看关于《梯度下降法》的详细说明。此外，《Levenberg-Marquardt法理论基础》这一方法则特别适用于数据量较小时的情况，并提供了一种比传统梯度下降法更为高效的求解策略。如对你有所帮助，请给予鼓励。

祝学习愉快。

神经网络权值怎么确定？

神经网络中的权重经由训练得出；在调用newff函数时无需自行设定初始权重；另一种方法是直接指定权重矩阵和偏置向量；例如w = rand(size(input, 1), size(output, 1)); b = rand(size(output, 1), 1);；一般来说输入数据进行归一化处理后，在初始化权重时通常采用均匀分布生成数值

确定神经网络权值的目的在于使该网络在训练过程中能够有效提取有价值的信息内容。这表明该模型中各参数的梯度变化率均不等于零。

参数初始化必须满足两项基本要求：其一为各层神经元单元均需避免陷入过饱和状态；具体而言，在使用sigmoid型激活函数时需要确保其取值范围需在适当区间内；过大或过小都会导致模型无法有效学习。

所有激活值均非零；若某一层的输出结果等于零，则该层将导致其下一层的所有权重参数在计算梯度时均为零向量；这将导致整个神经网络在该权重参数方向上的梯度消失

在训练智能体执行任务的过程中（或：为了实现）, 人们会采用一个典型的神经网络架构（或：选择）, 并认为它具备潜力来为此任务编码特定策略（或：实现某种功能）。需要注意的是, 在这里仅仅具备了潜在的可能性; 为了将其转化为实际的能力, 则需要学习相应的权重参数.

基于自然界早成行为及先赋能力的研究启示，在本研究中我们开发出一种能够自然实现特定任务的人工智能模型。具体而言, 通过识别本质特征设计出基础架构, 随机设定权重参数即可完成目标操作。

研究人员指出，一种无需学习可训练参数的神经网络架构在强化学习和监督学习任务中均表现出色。若设想神经网络架构所呈现的是一个环，则常规的学习权重参数需寻优到最佳点位置（或最优参数解）。

对于不赋予可学习权重的情况而言，在深度神经网络中应用这样的方法将导致其呈现出显著的归纳倾向，并整体能够直接针对特定问题进行求解。同样地，在不赋予可学习权重的情况下，在深度神经网络中应用这样的方法会导致系统不断优化其架构配置，并最终实现较低的整体方差性。

当架构逐步缩小并聚焦于最优解时，则随机化设置便能够有效应对实际问题。参考研究者的探索路径，在从小规模到大规模架构之间进行搜索也是完全可行的。只要能够充分地将最优解包裹起来即可完成任务。

这个神经网络训练有没有梯度消失，或者梯度爆炸，具体怎么看阿？

提升网络的非线性特性以模拟或逼近更多的非线性过程。虽然在一定程度上能够防止梯度消失，并不是其主要原因；其主要原因并不是为了防止梯度消失。

在某种程度上来说，在函数右侧不会接近饱和状态，在计算该函数的导数值时，在这种情况下导数值不为零从而避免了梯度消失的问题。然而，在左侧同样会出现梯度消失的问题。因此出现了许多改进型的ReLU激活函数。

如何理解神经网络里面的反向传播算法

反向传播体系（Backpropagation）现被广泛应用于训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）。作为一种被普遍采用的方法，在提升神经网络性能方面表现出色。

其基本概念是：（1）将训练数据传递至人工神经网络模型输入端，在经过中间层处理后输出最终结果这一流程即为前向传播过程；（2）基于人工神经网络模型输出结果与实际观测值之间存在差异这一事实，则计算预测值与真实值之间的差异并将其从输出层逆传至输入端；（3）在逆传过程中依据计算出的误差对模型各参数进行调整；反复进行上述步骤直至算法收敛。

反向传播算法的思想相对简单易懂，然而具体的数学表达式则需要经过系统的推导步骤才能得出。因此本文将重点阐述如何从理论层面系统地推导出这些数学表达式。在图中展示了一个三层的人工神经网络架构，在该网络中：其中layer1代表输入层、layer2代表隐藏层、layer3代表输出层

在图中，请我们来定义以下变量：用符号W_{i,j}^{(l)}来表示第l层的第i个神经元连接至第l+1层的第j个神经元的权重系数；用b_{i}^{(l)}标记该层第i个神经元所对应的偏置值；用a_{i}^{(l)}标记该层第i个神经元所接受到的输入信号，则有a_{i}^{(l)} = \text{输入值}. 与此同时，则有a_{i}^{(l+1)} = f(a_{i}^{(l)}), 其中f(\cdot)代表激活函数的具体形式。

2.代价函数代价函数被用来计算ANN输出值与实际值之间的误差。

常见使用的损失函数是二次损失函数（Quadraticcostfunction）：其中，x 表示输入样本；y 表示真实类别；\hat{y} 表示预测值；L 表示神经网络的最大层数。

本节主要介绍反向传播算法中涉及的四个关键公式，并详细推导其应用过程。如无特别需求，则可以直接跳过对公式的深入探讨。

首先，将该层该神经元中产生的误差（即实际输出与预期输出之间的差值）定义为：本文将通过一个输入样本的具体案例来阐述这一概念。在此过程中，损失函数被表示为公式1（用于计算最后一层人工神经网络所产生之误差项）：其中符号H代表Hadamard积运算符，在矩阵或向量的逐元素相乘运算中被采用。

公式1的具体推导过程如下：
E = \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2
（从后往前进行反向传播运算）：
具体推导过程如下：
\frac{\partial E}{\partial w_{jk}} = \sum_{i=1}^{m} (y_i - \hat{y}_i) a_j^{(l)} x_k
（计算权重参数梯度）：
具体推导过程如下：
\frac{\partial E}{\partial b_j} = \sum_{i=1}^{m} (y_i - \hat{y}_i) a_j^{(l)}
（计算偏置参数梯度）：
具体推导过程如下：
\delta_j = \sigma'(z_j) \sum_{k=1}^{o} w_{kj} \delta_k^{(next)}
反向传播算法伪代码如下：
对于训练集中的每一个样本x，
设置输入层节点的激活值为x_1, x_2, ..., x_n；
前向传播过程中，
依次计算每一层神经网络输出值；
计算输出层产生的误差信号；
反向传播过程中，
依次从输出层向前传递误差信号；
最终得到所有权重和偏置项的梯度。

BP神经网络中初始权值和阈值的设定

为了更好地认识BP神经网络这一类属于多层前馈网络。通过查阅资料可以了解到，在Matlab软件平台中BP神经网络的主要训练函数包括基于梯度下降的traingd函数、弹性模量修正的trainrp函数以及自适应学习率优化的traingda算法等不同版本。

在Matlab命令行界面中设置输入数据P和输出数据T。利用minmax函数构造BP神经网络结构，并通过[net,tr]=train(net,P,T);对该模型进行训练学习；运行sim函数模拟测试以获得最终预测结果。

在终端中按下回车键后，会打开一个结果弹窗，在NeuralNetwork组件上方依次标识着"输入"部分,"隐含层"区域,"输出层"部分以及"输出"结果。该结构下隐藏层中共包含了五个神经元。

Progress下方标注着Epoch代表迭代次数，在右侧标识了Gradient表示梯度，在ValidationChecks部分进行了有效性验证，并在最终结果处用绿色勾选项表示性能目标已达成。

最后绘制实际与预测曲线，可以看出BP神经网络预测的结果基本上与实际输出曲线一致。

神经网络中的批处理方法是怎么回事?

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基于最小二乘法的批处理方式中包含以下步骤：假设你的网络仅一层，则权重矩阵Wn通过求解线性方程组(X^\top X + D)^{-1} X^\top Y得到；其中D代表正则优化项以防止数据出现奇异病态问题；对于多层网络的情况，则输入矩阵X代表上一层的输出结果依次传递；而样本集可以在一次性计算后完成处理；相比于逐样本更新的全通迭代网络，在批处理模式下能够避免陷入局部极小值状态。