最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人 ...

　　最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人 ...

假设一个三层的神经网络结构图如下： 对于一个单独的训练样本x其二次代价函数可以写成： C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 ...

卷积神经网络中的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络中应用，反向传播算法让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 ...

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 ...

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中的参数的求解方法。 注意前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 ...

一、序言 　　反向传播在神经网络中用于优化权重w和阈值b，是神经网络优化的核心算法。经过数日的学习终于看明白了一点反向传播的原理，这里作文记录心得。 　　本文先介绍一下基本的数学计算方法，然后根据“损失计算公式”推导出优化参数的反向传播方法。 二、基本数学原理 　　神经网络中优化参数w、b ...

目录 1 神经网络 1.1 神经元 1.2 前馈网络 1.3 梯度下降 1.4 误差反向传播 1.5 BP示例 2 多样本 1 神经网络 大量结构简单的、功能接近的神经元节点按一定体系架构连接成的模拟 ...