原文:卷积神经网络 cnnff.m程序 中的前向传播算法 数据 分步解析

最近在学习卷积神经网络,哎,真的是一头雾水 最后决定从阅读CNN程序下手 程序来源于GitHub的DeepLearnToolbox 由于确实缺乏理论基础,所以,先从程序的数据流入手,虽然对高手来讲,这样有点太小儿科了,但觉得对于个人理解CNN网络的结构和数据流走向有较大帮助 下面,将要分析CNN的前向传播算法cnnff.m 本程序所用的神经网络的结构如下图的结构体net所示 结构体net 包含 层 ...

2015-08-14 20:52 0 2291 推荐指数:

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卷积神经网络(CNN)传播算法

    在卷积神经网络(CNN)模型结构,我们对CNN的模型结构做了总结,这里我们就在CNN的模型基础上,看看CNN的传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 1. 回顾CNN的结构     在上一篇里,我们已经讲到了CNN的结构,包括输出层,若干的卷积层+ReLU激活函数 ...

Thu Mar 02 20:41:00 CST 2017 44 43539
神经网络的参数的求解:向和反向传播算法

神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识,基本的东西说的很好了,然后这里讲一下神经网络的参数的求解方法。 注意一次的各单元不需要与后一层的偏置节点连线,因为偏置节点不需要有输入也不需要sigmoid函数得到激活值,或者认为激活值始终是1. 一些变量解释: 标上“”的圆圈被称为 ...

Tue Dec 30 22:09:00 CST 2014 0 13623
神经网络向后向传播算法

神经网络的代价函数与后向传播算法 代价(损失)函数 ​ 依照惯例,我们仍然首先定义一些我们需要的变量: L:网络的总层数,\(s_l​\):在第l层所有单元(units)的数目(不包含偏置单元),k:输出单元(类)的数目 ​ 回想一下,在神经网络,我们可能有很多输出节点 ...

Tue Jun 20 03:12:00 CST 2017 0 2382
卷积神经网络的反向传播

卷积神经网络的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络应用,反向传播算法神经网络的训练成为来可能。 首先要弄清一点,神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果,然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值,使得计算结果和真实 ...

Tue May 30 00:57:00 CST 2017 0 1427
卷积神经网络(CNN)反向传播算法

    在卷积神经网络(CNN)传播算法,我们对CNN的传播算法做了总结,基于CNN传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 ...

Fri Mar 03 22:13:00 CST 2017 212 121451
神经网络传播与反向传播

神经网络 神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数,即f(x)=y,其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w,我们只要训练出来了参数w,那么对于任何输入x,我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同,那么同一个x就会产生不同的y,我们当然是想要获得最符合真实数据的y,那么我们就要训练 ...

Wed Sep 16 04:50:00 CST 2020 0 675
循环神经网络(RNN)模型与向反向传播算法

    在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和向反向传播算法,这些算法都是向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理 ...

Tue Mar 07 03:57:00 CST 2017 166 118160
深度神经网络(DNN)模型与传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     在感知机原理小结,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入 ...

Mon Feb 20 23:08:00 CST 2017 34 142488
 
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