前面在mnist中使用了三个非线性层来增加模型复杂度，并通过最小化损失函数来更新参数，下面实用最底层的方式即张量进行前向传播（暂不采用层的概念）。 主要注意点如下： 　　· 进行梯度运算时，tensorflow只对tf.Variable类型的变量进行记录，而不对tf.Tensor或者其他类型 ...

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 ...

前向传播和反向传播（ Forward and backward propagation） 前向传播 假设输入${a^{[l - 1]}}$，输出${a^{[l]}}$，缓存${z^{[l]}}$,从实现的角度来说缓存${w^{[l]}}$，${b^{[l]}}$更容易在不同的环节调用函数 ...

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 ...

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 ...

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。 ...

正向传播 要想了解反向传播，先要了解正向传播：正向传播的每一步是，用一个或很多输入生成一个输出。 反向传播 反向传播的作用是计算模型参数的偏导数。再具体一点，反向传播的每一个step就是：已知正向传播的输入本身，和输出的偏导数，求出每个输入的偏导数的过程。 反向传播既简单，又复杂 ...

详解神经网络的前向传播和反向传播本篇博客是对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的人 ...