一文读懂反向传播算法原理

1.前言

写这个文章主要是因为学习了吴恩达老师的机器学习视频，在神经网络的反向传播算法（Back Propagation）的公式推导有些模糊，所以自己也查阅了很多资料，才基本搞明白其中的原理。所以希望通过写一下文章来进行梳理一下。
因为本文的公式推导是基于吴恩达老师的课程，课程里的神经网络部分主要讲述的是神经网络在分类的应用，因此激活函数采用的是sigmoid函数，下面的公式推导也基于这个进行推导。
最后，因为自己是刚开始学习机器学习，所以可能理解上存在一些小的偏差。如果文章中有错误，欢迎大家指正。

2.前向传播

要理解反向传播，那么就必须先理解前向传播，下图以一个三层神经网络为例。。

根据上图，我给大家罗列一下正向传播的步骤，前向传播还是比较好理解的。通过输入层(Layer1)将数据输入（注意要加上偏执单元a₀^(l)=1），然后经过隐藏层（Layer2）加工处理，最后通过输出层（Layer3）进行输出结果。

1、输入层输入训练集
输入层其实就是对应上图中的Layer1。
我们会有训练集**(x,y)**，训练集中会包含许多的 (x⁽ⁱ⁾,y⁽ⁱ⁾)样本，每一个x⁽ⁱ⁾中又会包含许多的特征 x_j⁽ⁱ⁾，如x₁⁽ⁱ⁾、x₂⁽ⁱ⁾等等。
然后我们将x⁽ⁱ⁾中的x_j⁽ⁱ⁾输入到神经网络中，就成为了输入层中的 a_j⁽⁰⁾，其中x₁⁽ⁱ⁾=a₁⁽¹⁾、x₂⁽ⁱ⁾=a₂⁽¹⁾。
最后，为了计算方便，我们需要加上 偏置单元a₀⁽¹⁾=1

2、隐藏层计算z_j⁽²⁾
第二步就是通过权重矩阵计算出z_j⁽²⁾，具体的计算方法如下图所示：

因为权重w和参数θ代表的是一个意思，因此对于上图可以进行向量化表示，具体如下图所示(@代表矩阵的方式相乘)：

3、通过激活函数计算出a_j⁽²⁾
通过上一步计算的z_j⁽²⁾，经过激活函数sigmoid，计算出a_j⁽²⁾，具体如下图所示

4、计算输出层的a_j⁽³⁾
原理和上面计算隐藏层的类似，这里就不再重复了，相类比就可以计算出a_j⁽³⁾。

3.反向传播

还是老规矩，我们先上图，再一步一步进行解释。

反向传播的提出其实是为了解决偏导数计算量大的问题，利用反向传播算法可以快速计算任意一个偏导数。反向传播算法的思想和前向传播是一样的，只是一个反向的过程，推导过程中注意链式法则，一层扣一环即可求得结果。
大家在看下面的推导的时候，一定记得高数中的链式法则，逐步推导就可以了，其实是一个很简单的过程。

1、定义损失函数
首先，我们先定义这个神经网络的损失函数，如下图所示

2、定义误差δ
吴恩达老师在视频中将δ翻译为误差，其实这是一种广义上的误差。因为除了输出层之外，我们是无法直接得到每一层的误差的。
广义上定义这个误差是这样的，如下图所示：

因为偏导数其实就是表明了自变量对因变量产生了多大的影响。因此对于上面这个图中关于δ的定义，我们也就可以理解为z_j(l)这个数对最终输出层的计算的误差J(θ)产生了多大的影响，也就是这个数对于这个误差做出了多大贡献。最理想的状态是δ=0，也就是偏导数等于0，没有对误差最终的误差产生影响。然后我们就将把这个“贡献”称为误差。
后面的公式计算每一层的δ_j^(l)其实都是基于这个定义进行推导的。至于为什么在输出层没有使用这个定义去求误差，而是直接使用δ_j^(L)=a_j^(L)-y得到输出层的误差，大家可以看完全文后回头去看一下这篇文章：反向传播输出层误差 δ。这篇文章清晰地进行了证明，这是因为逻辑回归的损失函数凑巧的一个性质造成的，如果是其他的损失函数则需要按照定义去

3、第L层δ（输出层）的具体推导
首先，我们先定义误差δ的一般形式，如下图所示：

对于输出层的误差推导如下图所示：

4、第l层误差δ的具体推导
下面我们对上一步进行推广，得到普遍的l层的误差误差δ

对上图结果向量化可得：

上面的推导看似很复杂，其实就是遵循一个链式法则，我已经基本没有省略步骤了，应该是很详细了。推导的时候需要记得前向传播中a^(l)是如何通过权重矩阵编程z^(l+1)的，然后z^(l+1)通过激活函数又会变成a^(l+1)，只要遵循这个就可以一步一步推导得出结果。

5、计算得出θ_ij^(l)的偏导数
反向传播算法的最终目的就是为了方便计算偏导数，到这一步就可以计算偏导数了。下面先重新放上吴恩达老师的视频截图，如下图所示

从上图中我们可以看到，吴恩达老师还把g’(a)展开成了g(a)*(1-g(a))的形式，这个其实是因为sigmoid函数的性质造成的，具体推导如下：

关于偏导数的推导如下图所示:

通过上面的推导，就可以完全解释吴恩达老师所有公式的原理了。

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2.前向传播

3.反向传播

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