原文:吴恩达深度学习 反向传播(Back Propagation)公式推导技巧

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识。课程分为 个部分 粗体部分为已经看过的 : 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试 正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络。 一直感觉反向传播 Back Propagation,BP 是这部分的重点,但是当时 ...

2018-08-21 17:11 5 7958 推荐指数:

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反向传播Back Propagation

反向传播Back Propagation) 通常在设计好一个神经网络后,参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如(1)。但是在计算百万级别的参数时,需要一种有效计算梯度的方法,这种方法就是反向传播(简称BP), 因此BP并不是一种新的算法,使用BP就是能够使 ...

Mon Aug 20 05:57:00 CST 2018 0 11181
深度学习课程笔记-3

01. 神经网络和深度学习 第四周 深层神经网络 4.1 & 4.2 深层神经网络 logistic回归模型可以看作一层网络,通过增加隐藏层的层数,就可以得到深层网络了。 4.3 检查矩阵的维数 确保神经网络计算正确的有效方法之一就是检查矩阵的维数,包括数据矩阵、参数 ...

Tue Jan 28 04:47:00 CST 2020 0 276
深度学习课程笔记

神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic 回归的梯度输出 2-7 Python ...

Sun Aug 12 01:42:00 CST 2018 0 5574
深度学习课程笔记

这几天每天花了点时间看完了深度学习课程视频。目前还只有前三个课程,后面的卷积神经网络和序列模型尚未开课。课程的视频基本上都是十分钟出头的长度,非常适合碎片时间学习。 一直以为机器学习的重点在于设计精巧、神秘的算法来模拟人类解决问题。学了这门课程才明白如何根据实际问题优化、调整模型更为重要 ...

Fri Oct 27 17:24:00 CST 2017 10 4012
前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)

虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ...

Sun Apr 28 03:57:00 CST 2019 0 713
反向传播公式推导

 神经网络中权重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改变将影响到接下来的网络层,直到输出层,最终影响损失函数  \(\color{red}{公式推导符号说明}\) 符号 说明 \(n_l\) 网络层 ...

Thu Sep 27 01:32:00 CST 2018 0 1571
Back Propagation:误差反向传播算法

1. 误差反向传播算法(Back Propagation): ①将训练集数据输入到神经网络的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这就是前向传播过程。②由于神经网络的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层;③在反向 ...

Sat Jan 25 02:02:00 CST 2020 0 1161
 
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