大模型开发:解释反向传播算法是如何工作的。

简介: 反向传播算法是训练神经网络的常用方法,尤其适用于多层前馈网络。它包括前向传播、计算损失、反向传播和迭代过程。首先,输入数据通过网络层层传递至输出层,计算预测值。接着,比较实际输出与期望值,计算损失。然后,从输出层开始,利用链式法则反向计算误差和权重的梯度。通过梯度下降等优化算法更新权重和偏置,以降低损失。此过程反复进行,直到损失收敛或达到预设训练轮数,优化模型性能,实现对新数据的良好泛化。

反向传播算法(Backpropagation Algorithm)是训练人工神经网络中最为广泛使用的算法之一,特别是在多层前馈神经网络中。以下是反向传播算法的基本工作原理:

  1. 前向传播(Feedforward)阶段

    • 输入数据首先通过网络的输入层进入,经过一系列的隐藏层(如果有),最后到达输出层。
    • 在每个神经元上,都会执行一个线性组合(加权求和),加上一个偏置项,然后通过一个激活函数(如Sigmoid、ReLU等)产生输出。这个过程沿着神经网络从前向后逐层进行,形成网络的预测输出。
  2. 计算损失(Loss Computation)

    • 将模型的实际输出与真实的期望输出(标记值)进行比较,计算损失函数的值,例如均方误差(MSE)用于回归任务,交叉熵损失用于分类任务。
  3. 反向传播(Backward Propagation)阶段

    • 误差计算:从输出层开始,计算实际输出与目标输出之间的误差(也称为残差)。误差信号通常表示为损失函数相对于输出神经元激活值的偏导数。
    • 梯度计算:利用链式法则(Chain Rule)将误差反向传播到网络中的每一层。对于每一个权重和偏置项,我们计算损失函数对该权重或偏置的梯度,这是损失函数关于该参数的局部变化率。
    • 权重更新:一旦获得了所有权重和偏置的梯度,就可以使用优化算法(如梯度下降法)来更新这些参数。通常,我们会按照梯度的负方向调整权重,以减小损失函数的值,从而使模型在下一次迭代时更接近最优解。
  4. 迭代过程

    • 反复进行以上步骤,即每次通过前向传播计算预测结果,再通过反向传播计算梯度并更新参数,直到损失函数收敛到一定程度,或者达到预定的训练轮数。

简而言之,反向传播算法的核心是通过遍历网络从后往前逐层计算梯度,然后使用这些梯度信息调整网络的权重和偏置,以逐步优化模型的性能。这个过程是自动微分在神经网络训练中的应用,它让模型能够自我调整,以期拟合训练数据,并在新的未知数据上具备良好的泛化能力。

目录
打赏
0
4
4
1
320
分享
相关文章
图解前向、反向传播算法,一看就懂!
前向传播是神经网络中信息从输入层经过隐藏层传递到输出层的过程。每个神经元接收前一层的输出,通过加权求和和激活函数处理后传递给下一层,最终生成预测结果。此过程涉及输入信号、加权求和、激活函数应用等步骤。前向传播用于生成预测结果,在训练阶段与真实标签比较以计算损失函数,并在推理阶段直接生成预测值。反向传播则利用链式法则计算损失函数相对于权重的梯度,调整参数以减小误差,从而优化模型性能。两者结合实现神经网络的有效训练和预测。
深度学习入门:理解神经网络与反向传播算法
【9月更文挑战第20天】本文将深入浅出地介绍深度学习中的基石—神经网络,以及背后的魔法—反向传播算法。我们将通过直观的例子和简单的数学公式,带你领略这一技术的魅力。无论你是编程新手,还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你打开深度学习的大门,让你对神经网络的工作原理有一个清晰的认识。
淘天算法工程师玩转《黑神话》,多模态大模型如何成为天命AI
淘天集团未来生活实验室的算法工程师们以ARPG游戏《黑神话:悟空》为平台,探索多模态大模型(VLM)在仅需纯视觉输入和复杂动作输出场景中的能力边界。他们提出了一种名为VARP的新框架,该框架由动作规划系统和人类引导的轨迹系统组成,成功在90%的简单和中等难度战斗场景中取得胜利。研究展示了VLMs在传统上由强化学习主导的任务中的潜力,并提供了宝贵的人类操作数据集,为未来研究奠定了基础。
首届大模型顶会COLM 高分论文:偏好搜索算法PairS,让大模型进行文本评估更高效
【8月更文挑战第26天】在人工智能领域,尽管大型语言模型(LLMs)作为自动评估工具展现了巨大潜力,但在自然语言生成质量评估中仍存偏见问题,且难以确保一致性。为解决这一挑战,研究者开发了Pairwise-preference Search(PairS)算法,一种基于不确定性的搜索方法,通过成对比较及不确定性引导实现高效文本排名,有效减少了偏见、提升了评估效率和可解释性。PairS在多项任务中表现出色,相较于传统评分法有显著提升,为自然语言处理评估提供了新思路。更多详情参阅论文:https://arxiv.org/abs/2403.16950。
94 4
调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了
《A Systematic Survey on Large Language Models for Algorithm Design》综述了过去三年大型语言模型(LLMs)在算法设计中的应用。LLMs通过自然语言处理技术,助力生成、优化和验证算法,在优化、机器学习、数学推理等领域展现出广泛应用前景。尽管存在资源需求高、结果不确定等挑战,LLMs仍为算法设计带来新机遇。论文地址:https://arxiv.org/abs/2410.14716。
100 14
婚恋交友系统平台 相亲交友平台系统 婚恋交友系统APP 婚恋系统源码 婚恋交友平台开发流程 婚恋交友系统架构设计 婚恋交友系统前端/后端开发 婚恋交友系统匹配推荐算法优化
婚恋交友系统平台通过线上互动帮助单身男女找到合适伴侣,提供用户注册、个人资料填写、匹配推荐、实时聊天、社区互动等功能。开发流程包括需求分析、技术选型、系统架构设计、功能实现、测试优化和上线运维。匹配推荐算法优化是核心,通过用户行为数据分析和机器学习提高匹配准确性。
177 3
C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出
本文探讨了C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出。文章还介绍了C语言在知名机器学习库中的作用,以及与Python等语言结合使用的案例,展望了其未来发展的挑战与机遇。
77 1
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗
在Python开发中,性能优化和代码审查至关重要。性能优化通过改进代码结构和算法提高程序运行速度,减少资源消耗;代码审查通过检查源代码发现潜在问题,提高代码质量和团队协作效率。本文介绍了一些实用的技巧和工具,帮助开发者提升开发效率。
67 3
深度学习还不如浅层网络?RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature
【9月更文挑战第24天】近年来,深度学习在人工智能领域取得巨大成功,但在连续学习任务中面临“损失可塑性”问题,尤其在深度强化学习中更为突出。加拿大阿尔伯塔大学的研究人员提出了一种名为“持续反向传播”的算法,通过选择性地重新初始化网络中的低效用单元,保持模型的可塑性。该算法通过评估每个连接和权重的贡献效用来决定是否重新初始化隐藏单元,并引入成熟度阈值保护新单元。实验表明,该算法能显著提升连续学习任务的表现,尤其在深度强化学习领域效果明显。然而,算法也存在计算复杂性和成熟度阈值设置等问题。
109 2

热门文章

最新文章