深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入 ...
. DNN神经网络的前向传播 FeedForward . DNN神经网络的反向更新 BP . DNN神经网络的正则化 . 前言 神经网络技术起源于上世纪五 六十年代,当时叫感知机 perceptron ,拥有输入层 输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力 ...
2018-11-22 11:12 0 3548 推荐指数:
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络 在感知机原理小结中,我们介绍过感知机的模型,它是一个有若干输入 ...
在《神经网络的梯度推导与代码验证》之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧。此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法。在本篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多 ...
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 ...
在《神经网络的梯度推导与代码验证》之FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见 ...
我们构想有一个神经网络,输入为两个input,中间有一个hidden layer,这个hiddenlayer当中有三个神经元,最后有一个output。 图例如下: 在实现这个神经网络的前向传播之前,我们先补充一下重要的知识。 一.权重w以及input的初始化 我们初始化 ...
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 ...
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 ...
神经网络的前向传播和反向传播公式详细推导 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读,有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解 ...