神经网络中的前向后向传播算法
神经网络中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:网络中的总层数，\(s_l\):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，在神经网络中，我们可能有很多输出节点 ...
原文：后向传播算法“backpropragation”详解
为什么要使用backpropagation 梯度下降不用多说，如果不清楚的可以参考梯度下降算法。 神经网络的参数集合theta，包括超级多组weight和bais。 要使用梯度下降，就需要计算每一个参数的梯度，但是神经网络常常有数以万计，甚至百万的参数，所以需要使用backpropagation来高效地计算梯度。 backpropagation的推导 backpropagation背后的原理其实很 ...
2017-07-24 11:32 0 4691 推荐指数：
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