原文:神经网络反向传播梯度计算数学原理

神经网络 反向传播梯度计算数学原理 文章概述 本文通过一段来自于Pytorch官方的warm up的例子:使用numpy来实现一个简单的神经网络。使用基本的数学原理,对其计算过程进行理论推导,以揭示这几句神奇的代码后面所包含的原理。 估计对大多数的同学来说,看完这个文章,肯定会是这样的感觉:字都认识,但是就是不知道讲的是啥 不过对于有心人来说,本文确实能起到点睛之笔,就是你研究很久后,还差一点火 ...

2017-12-27 08:42 2 3331 推荐指数:

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神经网络反向传播数学原理(转)

如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题,本文便结束了。 已知:,其中。 求:,,。 到这里,请耐心看完下面的公式推导,无需长久心里建设。 首先,反向传播数学原理是“求导的链式法则” : 设和为的可导函数,则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维数相容原则快速 ...

Sat Oct 12 19:49:00 CST 2019 0 456
神经网络反向传播时的梯度计算技巧

相信每一个刚刚入门神经网络(现在叫深度学习)的同学都一定在反向传播梯度推导那里被折磨了半天。在各种机器学习的课上明明听得非常明白,神经网络无非就是正向算一遍Loss,反向算一下每个参数的梯度,然后大家按照梯度更新就好了。问题是梯度到底怎么求呢?课上往往举的是标量的例子,可是一到你做作业 ...

Tue Jun 26 15:03:00 CST 2018 1 2026
神经网络反向传播时的梯度到底怎么求?(转)

相信每一个刚刚入门神经网络(现在叫深度学习)的同学都一定在反向传播梯度推导那里被折磨了半天。在各种机器学习的课上明明听得非常明白,神经网络无非就是正向算一遍Loss,反向算一下每个参数的梯度,然后大家按照梯度更新就好了。问题是梯度到底怎么求呢?课上往往举的是标量的例子,可是一到你做作业 ...

Sat Oct 12 23:49:00 CST 2019 0 436
神经网络系列之二 -- 反向传播梯度下降

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 ...

Fri Dec 20 19:11:00 CST 2019 2 1334
神经网络前向传播反向传播

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 ...

Wed Sep 16 04:50:00 CST 2020 0 675
神经网络梯度推导与代码验证》之CNN(卷积神经网络)的前向传播反向梯度推导

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《神经网络梯度 ...

Fri Sep 04 00:16:00 CST 2020 0 949
神经网络梯度推导与代码验证》之vanilla RNN的前向传播反向梯度推导

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN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《神经网络梯度推导与代码验证》系列介绍。 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍 ...

Sat Sep 05 01:26:00 CST 2020 4 354
使用反向传播训练多层神经网络原理

本文翻译自 《Principles of training multi-layer neural network using backpropagation 》。 这篇文章讲了用反向传播(backpropagation)算法的多层神经网络训练过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入 ...

Fri Apr 24 21:29:00 CST 2020 2 547
 
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