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人工智能与信息社会
基于神经网络的智能系统I:反向传播
陈斌北京大学gischen@pku.edu.cn
反向传播
〉 通过多层神经网络得出的结果与实际标签的
结果作比较,得到了损失函数。
〉 根据梯度下降的方法,将当前的损失函数反
馈给之前各层的神经网络,并调整各层网络
参数的权值,这个过程称为反向传播。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
结果比较
〉 对于数字2来说,未训练好的网络可能得到
如下的一个结果。
〉 我们不能直接调整输出的结果值,我们能改
的只有网络中的各个参数值。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
结果比较
〉 对于这个结果,我们希望代表2的神经元的
值提高,而把其他的神经元值降低。
〉 提高和降低的程度和它现有的值成比例,提
高2的值就比降低8的值来的重要。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
神经元的参数
〉 一个神经元的输入输出可以类比为一个多元
一次的线性方程。
〉 二元一次: = + +b
1 1 2 2
〉 可以通过调整w、x、b的值来调整y的值。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
调整参数
〉 根据梯度大小不同,调整不同的参数对损失
函数影响不同。
梯度值:3.6 调整它的影响大
梯度值:0.1 调整它的影响小
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
调整系数w
〉 调整输出y的一个方法是调整系数w。
〉 前一层的神经元激活值越大,表示越有可能
“看到”某些与2相关的特征。
〉 调整激活值大的神经元的参数,影响比调整
激活值小的参数要大。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
调整输入x
〉 调整输出y的另一个方法是调整输入x。
〉 增加原始参数w是正值的神经元的激活值,
减少原始参数w是负值的神经元的激活值,
增加和减少的程度与参数w大小相关。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
调整输入x
〉 但我们无法直接改变每个神经元的激活值。
将每个输出需要改变的大小叠加之后,能够
得到总的改变量。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
反向传播
〉 通过刚才的过程,我们实现了从最后一层到
倒数第二层的传播。
〉 这样不断层层传播回去,最后我们就能知道
该如何修改整个网络的参数。
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
训练结果
〉 从随机参数开始,经过梯度下降法和反向传
播训练,手写数字识别准确率从不到10%提
高到了93%
北京大学地球与空间科学学院/ 陈斌/2018
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