神经网络之反向传播算法实现
1 神经网络模型 以下面神经网络模型为例，说明神经网络中正向传播和反向传播过程及代码实现 1.1 正向传播 (1)输入层神经元\(i_1,i_2\),输入层到隐藏层处理过程 \[HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1 ...
原文：神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
原文：https: www.zybuluo.com hanbingtao note 写得非常好，适合入门 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数 而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量，激活函数是sigmoid函数。 神经网 ...
2017-10-23 12:09 1 3747 推荐指数：
相关推荐
神经网络系列之二 -- 反向传播与梯度下降
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜 ...
深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播 ...
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 ...
循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，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 ...
神经网络——反向传播BP算法公式推导
在神经网络中，当我们的网络层数越来越多时，网络的参数也越来越多，如何对网络进行训练呢？我们需要一种强大的算法，无论网络多复杂，都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中，其中最杰出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中，大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...
神经网络和深度学习之——误差反向传播算法
在讲解误差反向传播算法之前，我们来回顾一下信号在神经网络中的流动过程。请细细体会，当输入向量\(X\)输入感知器时，第一次初始化权重向量\(W\)是随机组成的，也可以理解成我们任意设置了初始值，并和输入做点积运算，然后模型通过权重更新公式来计算新的权重值，更新后的权重值又接着和输入相互作用 ...
神经网络的正反向传播算法推导
1 正向传播 1.1 浅层神经网络 为简单起见，先给出如下所示的简单神经网络： 该网络只有一个隐藏层，隐藏层里有四个单元，并且只输入一个样本，该样本表示成一个三维向量，分别为为\(x_1\)，\(x_2\)和\(x_3\)。网络的输出为一个标量，用\(\hat{y}\)表示。考虑 ...