深度学习——深度神经网络（DNN）反向传播算法
深度神经网络（Deep Neural Networks，简称DNN）是深度学习的基础。 回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$为输入向量，$y$为输出向量，利用这个训练样本 ...
原文：【神经网络和深度学习】笔记 - 第二章 反向传播算法
文章导读： . 一种基于矩阵运算快速计算神经网络输出的方法 . 关于损失函数的两个假设 . Hadamard积 s odot t . 反向传播算法背后的四个基本方程 . 四个方程的证明 选学 . 反向传播算法 . 反向传播算法的代码实现 . 反向传播为什么被认为是快速的算法 . 反向传播概貌 上一章中我们遗留了一个问题，就是在神经网络的学习过程中，在更新参数的时候，如何去计算损失函数关于参数的梯度 ...
2017-08-25 15:18 4 7103 推荐指数：
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