深度学习中的前向传播与反向传播
在深度学习中，前向传播与反向传播是很重要的概念，因此我们需要对前向传播与反向传播有更加深刻的理解，假设这里有一个三层的神经网络 在这里，上面一排表示的是前向传播，后面一排表示的是反向传播，在前向传播的情况每一层将通过一层激活函数去线性化，并且在前向传播的过程中会缓存z[l],最终输出y ...
原文：深度学习—反向传播的理解
反向传播 简单的理解，反向传播的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 链式求导十分冗余，因为很多路径被重复访问了，对于权值动则数万的深度模型中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的。 同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余，它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有下层节点的偏导值。正如反向传播 BP 算法的名字说的那样，BP算法是反向 自上往 ...
2018-05-10 19:24 0 4761 推荐指数：
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