DNN的BP算法Python简单实现
BP算法是神经网络的基础，也是最重要的部分。由于误差反向传播的过程中，可能会出现梯度消失或者爆炸，所以需要调整损失函数。在LSTM中，通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题，用tensorflow实现的过程中，需要进行梯度修剪操作，以防止梯度爆炸。RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题 ...
原文：关于BP算法在DNN中本质问题的几点随笔 [原创 by 白明] 微信号matthew-bai
随着deep learning的火爆，神经网络 NN 被大家广泛研究使用。但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚，对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout sigmoid ReLU change learnRate momentum ASGD vanishment等问题等呢。要想了解国外大牛的思考过程，需要学习到BP在NN中的本质问题，其中涉及到NN训练对于判决边界如何形 ...
2014-11-27 16:03 0 2139 推荐指数：
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