TensorFlow反向傳播算法實現
反向傳播（BPN）算法是神經網絡中研究最多、使用最多的算法之一，用于將輸出層中的誤差傳播到隱藏層的神經元，然后用于更新權重。

學習 BPN 算法可以分成以下兩個過程：

1. 正向傳播：輸入被饋送到網絡，信號從輸入層通過隱藏層傳播到輸出層。在輸出層，計算誤差和損失函數。
2. 反向傳播：在反向傳播中，首先計算輸出層神經元損失函數的梯度，然后計算隱藏層神經元損失函數的梯度。接下來用梯度更新權重。

這兩個過程重復迭代直到收斂。

前期準備
首先給網絡提供 M 個訓練對（X，Y），X 為輸入，Y 為期望的輸出。輸入通過激活函數 g(h) 和隱藏層傳播到輸出層。輸出 Yhat 是網絡的輸出，得到 error=Y-Yhat。其損失函數 J(W) 如下：

其中，i 取遍所有輸出層的神經元（1 到 N）。然后可以使用 J(W) 的梯度并使用鏈式法則求導，來計算連接第 i 個輸出層神經元到第 j 個隱藏層神經元的權重 Wij 的變化：

這里，Oj 是隱藏層神經元的輸出，h 表示隱藏層的輸入值。這很容易理解，但現在怎么更新連接第 n 個隱藏層的神經元 k 到第 n+1 個隱藏層的神經元 j 的權值 Wjk？過程是相同的：將使用損失函數的梯度和鏈式法則求導，但這次計算 Wjk：

現在已經有方程了，看看如何在 TensorFlow 中做到這一點。在這里，還是使用 MNIST 數據集（http://yann.lecun.com/exdb/MNIST/）。

具體實現過程
現在開始使用反向傳播算法：

1. 導入模塊：
   

2. 加載數據集，通過設置 one_hot=True 來使用獨熱編碼標簽：
   

3. 定義超參數和其他常量。這里，每個手寫數字的尺寸是 28×28=784 像素。數據集被分為 10 類，以 0 到 9 之間的數字表示。這兩點是固定的。學習率、最大迭代周期數、每次批量訓練的批量大小以及隱藏層中的神經元數量都是超參數。可以通過調整這些超參數，看看是如何影響網絡表現的：
   

4. 需要 Sigmoid 函數的導數來進行權重更新，所以定義：
   

5. 為訓練數據創建占位符：
   

6. 創建模型：
   

7. 定義權重和偏置變量：
   

8. 為正向傳播、誤差、梯度和更新計算創建計算圖：
   

9. 定義計算精度 accuracy 的操作：
   

10. 初始化變量：
    

11. 執行圖：
    

12. 結果如下：
    

解讀分析
在這里，訓練網絡時的批量大小為 10，如果增加批量的值，網絡性能就會下降。另外，需要在測試數據集上檢測訓練好的網絡的精度，這里測試數據集的大小是 1000。

單隱藏層多層感知機在訓練數據集上的準確率為 84.45，在測試數據集上的準確率為 92.1。這是好的，但不夠好。MNIST 數據集被用作機器學習中分類問題的基準。接下來，看一下如何使用 TensorFlow 的內置優化器影響網絡性能。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow反向传播算法实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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