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有网站做点什么好,网站系统的设计与实现,收录网站源码,鞍山玉佛苑导游词这篇发表于1986年的论文《Learning representations by back-propagating errors》#xff08;通过反向传播误差学习表示#xff09;#xff0c;由David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams合作完成#xff0c;是深度学习领域的一座里程碑。它系统性地阐述了反向…这篇发表于1986年的论文《Learning representations by back-propagating errors》通过反向传播误差学习表示由David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams合作完成是深度学习领域的一座里程碑。它系统性地阐述了反向传播算法Backpropagation解决了训练多层神经网络的核心难题从而为现代深度学习的发展奠定了基础。下面是这篇论文的一些关键信息概览项目详细信息论文标题Learning representations by back-propagating errors核心作者David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton, Ronald J. Williams发表期刊/年份Nature, 1986核心贡献系统性地提出了反向传播算法使得有效训练多层神经网络成为可能官方论文地址https://www.nature.com/articles/323533a0其他可用链接多伦多大学存档http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/naturebp.pdf 论文核心解读1. 解决的问题与核心思想在1980年代之前尽管神经网络的概念已经存在但研究人员缺乏有效训练多层神经网络的方法。单层感知机无法解决线性不可分问题如异或问题而多层网络的权重调整则异常困难。论文的核心思想是通过梯度下降法最小化网络输出与期望输出之间的误差并利用链式法则将误差从输出层开始逐层反向传播回网络从而计算误差对网络中每一个权重的梯度偏导数。这些梯度指明了如何调整权重才能最有效地减小误差。2. 算法关键步骤分解反向传播算法的过程可以清晰地分为以下几步前向传播输入数据从网络底层进入经过每一层的加权求和公式 (1):xj∑iyiwjix_j \sum_i y_i w_{ji}xj​∑i​yi​wji​和激活函数如Sigmoid公式 (2):yj11e−xjy_j \frac{1}{1e^{-x_j}}yj​1e−xj​1​变换逐层向上传递直至得到最终的输出结果。损失计算使用均方误差公式 (3):E12∑c∑j(yj,c−dj,c)2E \frac{1}{2}\sum_c\sum_j (y_{j,c} - d_{j,c})^2E21​∑c​∑j​(yj,c​−dj,c​)2等损失函数计算网络输出与真实目标之间的差异。反向传播这是算法的核心。误差信号从输出层开始利用链式法则反向计算损失函数对每个权重的梯度∂E∂wji\frac{\partial E}{\partial w_{ji}}∂wji​∂E​。这个过程类似于将误差一层层地“分配”回去追究每一层权重对总误差的“责任”。权重更新使用计算得到的梯度按照公式 (8)Δw−ε∂E∂w\Delta w -\varepsilon \frac{\partial E}{\partial w}Δw−ε∂w∂E​或加入动量Momentum的公式 (9)Δw(t)−ε∂E∂w(t)αΔw(t−1)\Delta w(t) -\varepsilon \frac{\partial E}{\partial w}(t) \alpha \Delta w(t-1)Δw(t)−ε∂w∂E​(t)αΔw(t−1)来更新所有权重使网络的总误差减小。3. 隐藏层的意义论文的一个深刻见解在于指出通过反向传播算法训练后隐藏层单元能够自动学习到输入数据中对于解决任务至关重要的特征表示。这些特征并非由人类预先设定而是网络自己发现的“规律”这使得神经网络能够解决复杂的线性不可分问题。4. 实验验证论文通过几个有趣的实验展示了算法的强大能力对称性检测训练一个网络来检测一维二进制向量是否关于中心对称。网络仅用两个隐藏单元就找到了一个优雅的解决方案。家族树存储让网络学习并存储两个家族的关系信息三元组形式网络成功学会了家族关系展示了其学习和表示复杂结构化知识的能力。 重要启示与讨论权重的随机初始化论文指出训练开始时权重必须进行小的随机初始化这是为了“打破对称性”。如果所有权重初始值相同所有神经元在训练初期会以相同方式学习从而限制了网络的表达能力。对生物学习模型的看法作者在文末坦诚地指出反向传播算法“不是一个合理的大脑学习模型”。这意味着它可能不是大脑工作的真实方式但它的成功表明“在神经网络中通过梯度下降来构建内部表示是值得探索的”从而鼓励人们去寻找更符合生物学的学习算法。存在的问题与后续发展论文也间接提到了反向传播的一些固有挑战如可能陷入局部最小值而非全局最优解。此外后续研究发现该算法还存在梯度消失/爆炸等问题。尽管如此它催生了残差连接ResNet、多种优化器如Adam等大量改进技术并构成了现代深度学习框架如PyTorch、TensorFlow的核心训练机制。 总结《Learning representations by back-propagating errors》这篇论文的贡献是开创性的。它不仅提供了一种切实可行的训练多层神经网络的方法更重要的是揭示了机器能够自动学习数据的内在特征表示而无需完全依赖手工设计特征。希望以上解读能帮助你更好地理解这篇深度学习领域的奠基之作。如果你对论文中的某个具体细节或实验特别感兴趣我们可以继续深入探讨。