前向传播与反向传播
前向传播 通过输入样本x及参数\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隐藏层，求得\(z^{[1]}\)，进而求得\(a^{[1]}\); 再将参数\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起输入输出层求得\(z^{[2]}\)，进而求得 ...
原文：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 计算出损失函数的导数作为反向传播的输出， 超参数的理解 在上述神经网络中，参数为W ,b ,W ,b ,W ,b ...
2018-12-18 17:07 0 841 推荐指数：
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