原文:前向传播算法

不同的神经网络结构前向传播的方式也不一样,本节介绍最简单的全链接神经网络结构的前向传播算法。之所以称之为全链接神经网络是因为相邻两层之间任意两个节点都有连接,如下图所示: 计算神经网络的前向传播结果需要三部分信息: 第一个部分是神经网络的输入,这个输入就是从实体中提取的特征向量。比如在上图中有两个输入x 和x 第二个部分为神经网络的连接结构。神经网络是由神经元构成的,神经网络的结构给出不同神经元 ...

2019-03-11 13:42 0 1424 推荐指数:

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传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)

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LSTM模型与向反向传播算法

    在循环神经网络(RNN)模型与向反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到 ...

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传播与反向传播

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深度学习——传播算法和反向传播算法(BP算法)及其推导

1 BP算法的推导            图1 一个简单的三层神经网络   图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过向运算得到输出。输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是“0”类 ...

Fri Jul 09 23:20:00 CST 2021 0 267
深度神经网络(DNN)模型与传播算法

    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 ...

Mon Feb 20 23:08:00 CST 2017 34 142488
神经网络中的向后向传播算法

神经网络中的代价函数与后向传播算法 代价(损失)函数 ​ 依照惯例,我们仍然首先定义一些我们需要的变量: L:网络中的总层数,\(s_l​\):在第l层所有单元(units)的数目(不包含偏置单元),k:输出单元(类)的数目 ​ 回想一下,在神经网络中,我们可能有很多输出节点 ...

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神经网络中的参数的求解:向和反向传播算法

神经网络最基本的知识可以参考神经网络基本知识,基本的东西说的很好了,然后这里讲一下神经网络中的参数的求解方法。 注意一次的各单元不需要与后一层的偏置节点连线,因为偏置节点不需要有输入也不需要sigmoid函数得到激活值,或者认为激活值始终是1. 一些变量解释: 标上“”的圆圈被称为 ...

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