【tensorflow】神经网络的一些基本概念(前向传播、反向传播、损失函数、梯度下降法、学习率)和设计过程
当今人工智能主流方向 —— 连接主义，即仿脑神经元连接，实现感性思维，如神经网络。 神经网络的一般设计过程： 准备数据：采集大量“特征/标签”数据 搭建网络：搭建神经网络结构 优化参数：训练网络获取最佳参数（反向传播） 应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类 ...
原文：有关一些求导的概念与神经网络梯度下降
Theory for f : mathbb R n mapsto mathbb R 先定义一个标识：scalar product langle a b rangle sum i n a i b i 我们可以定义导数的公式如下： f x h f x mathrm d x f h o h rightarrow h O h rightarrow h 满足 lim h rightarrow epsilon ...
2019-05-03 20:34 1 448 推荐指数：
相关推荐
神经网络梯度下降的推导
https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDg4 ...
神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图 ...
神经网络求导
根据本文内容用 Numpy 实现的一个前馈神经网络 https://github.com/massquantity/DNN_implementation 本篇本来是想写神经网络反向传播算法，但感觉光写这个不是很完整，所以就在前面将相关的求导内容一并补上。所谓的神经网络求导，核心是损失函数对线 ...
神经网络系列之二 -- 反向传播与梯度下降
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜 ...
神经网络基础-梯度下降和BP算法
https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒 ...
【零基础】神经网络优化之动量梯度下降
一、序言 动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法，我们知道在梯度下降的过程中，虽然损失的整体趋势是越来越接近0，但过程往往是非常曲折的，如下图所示： 特别是在使用mini-batch后，由于单次参与训练的图片少了，这种“曲折”被放大了好几倍。前面我们介绍过L2 ...
[转]BP神经网络梯度下降算法
BP神经网络梯度下降算法 目录(?)[+] 菜鸟初学人智相关问题，智商低，艰苦学习中，转文只为保存，其中加上了一些个人注释，便于更简单的理解~新手也可以看，共勉。 转自博客园@ 编程De： http ...