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• 我们需要解决的问题：

• 1： 什么是bp 神经网络？

• 2：理解bp神经网络需要哪些数学知识？

• 3：梯度下降的原理

• 4: 激活函数

• 5：bp的推导。

1.什么是bp网络？

引用百度知道回复：

“我们最常用的神经网络就是BP网络，也叫多层前馈网络。BP是back propagation的所写，是反向传播的意思。我以前比较糊涂，因为一直不理解为啥一会叫前馈网络，一会叫BP（反向传播）网络，不是矛盾吗？其实是这样的，前馈是从网络结构上来说的，是前一层神经元单向馈入后一层神经元，而后面的神经元没有反馈到之前的神经元；而BP网络是从网络的训练方法上来说的，是指该网络的训练算法是反向传播算法，即神经元的链接权重的训练是从最后一层（输出层）开始，然后反向依次更新前一层的链接权重。因此二者并不矛盾，只是我没有理解其精髓而已”

随便提一下BP网络的强大威力：

1）任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示，但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长；

2）任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。这里的两层网络是指隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元；

3）任意函数都可由一个三层的网络以任意精度逼近。其两层隐藏层使用sigmoid单元、输出层使用非阈值的线性单元。

2：理解bp神经网络需要哪些数学知识？

需要知道什么是导数，什么是偏导？ 什么是链式推导？

导数：

导数的求法示范： f(x)=2x 的导数是 2

f(x)=x*x 的导数是 2x

f(x)=x*x*x +3*x+4 的导数是 3(x*x)+3

导数的具体的定义入门 及推导过程 通俗易懂的导数基础讲义_百度文库

偏导：

偏导的定义：也即是原来只有一个参数的f(x) 成为了多个参数 例如f(x,y)

求对x的偏导时 将y当常数

求y的偏导时 将x当常数。

推导示范：

f(x,y)=2x*x + 3y+4

对x的导数： 4x （没有x的常数项为0）

对y的导数： 3

看下偏导入门 偏导数的定义及其计算法_图文_百度文库

链式推导：

示范：

f(g(x))=(g(x))*(g(x))

g(x)=3x

则f(g(x))对x的导数为=f(g(x))的导数 * 个g(x)的导数

= (2*(g(x)))*3

= 6*(g(x))

= 18x

以上 即是需要理解的数学基础。

3：梯度下降的原理

梯度下降是什么呢？ 当我们用神经网络算出一个实际输出O。 这个值和期望输出d的差值 即是损失函数（就是一个和你想要的结果差距有多大）

因为在数学中不好算负值 , 所以我们把差值平方， 同时为了求导方便 对这个平方差值 乘以1/2

所以最后的损失函数就成了：

这个函数的曲线是：

以上 就是损失函数： 我们知道，这个函数，当他的导数为0的时候， 它的值最小。 所以我们在每次求出损失函数时，去求导 根据这个导数去改变权重，从而努力使这个导数接近零。

跑下 最后的代码调试下，或者去百度搜索下

4：激活函数

本文不讨论激活函数的具体原理，以后会专门介绍。 只需要知道，加入激活函数是用来 加 入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。

推荐阅读 形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？

5：bp的推导

本次推导是对 通俗理解神经网络BP传播算法的笔记， 但是原文写的有些错误和一些地方没有说明 导致 萌新不易理解。本文会将出现的问题补齐：

主要问题有：

1： 链式推导写的太混乱 。以下是手推过程：下面的

2：求出来了代价函数对权值的偏导后 没有说明怎么应用

代价函数改变公式在下面：

在这本文 比例系数 为1 。多看几遍这个 才能理解最后代码里的权值改变：

最后 是它的 代码：

importnumpyasnpdefnonlin(x,deriv=False):if(deriv==True):returnx*(1-x)#如果deriv为true，求导数return1/(1+np.exp(-x))X=np.array([[0.35],[0.9]])#输入层y=np.array([[0.5]])#输出值np.random.seed(1)W0=np.array([[0.1,0.8],[0.4,0.6]])W1=np.array([[0.3,0.9]])print'original ',W0,'\n',W1forjinxrange(100):l0=X#相当于文章中x0l1=nonlin(np.dot(W0,l0))#相当于文章中y1l2=nonlin(np.dot(W1,l1))#相当于文章中y2l2_error=y-l2Error=1/2.0*(y-l2)**2print"Error:",Errorl2_delta=l2_error*nonlin(l2,deriv=True)#this will backpack#print 'l2_delta=',l2_deltal1_error=l2_delta*W1;#反向传播l1_delta=l1_error*nonlin(l1,deriv=True)W1+=l2_delta*l1.T;#修改权值W0+=l0.T.dot(l1_delta)printW0,'\n',W1