卷积神经网络(CNN)反向传播算法
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，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 ...
原文：卷积神经网络中的反向传播
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结果的差值越来越小。 当然要想准确的理解反向传播，你需要知道：梯度的概念，梯度下降法，复合函数求导的链式法则 ...
2017-05-29 16:57 0 1427 推荐指数：
相关推荐
神经网络前向传播与反向传播
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 ...
【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D反向传播过程
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
神经网络中的参数的求解：前向和反向传播算法
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 ...
【零基础】看懂神经网络中的反向传播
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 ...
《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN（卷积神经网络）的前向传播和反向梯度推导
在FNN（DNN）的前向传播，反向梯度推导以及代码验证中，我们不仅总结了FNN（DNN）这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式，还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章，我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度 ...
神经网络与误差反向传播
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 ...
反向传播神经网络（BP）
为通过训练BP神经网络实现模糊控制规则T=int((e+ec)/2)，并达到网络输出与期望值误差小于0.001 ...