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，如此迭代多次，得到最终的权重。 信号向前传播，权重的更新反向传播，是这样吗 是的，你的直觉没错，确实是反向传播。 . ...
2018-07-19 11:52 2 12533 推荐指数：
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