原文:单层和双层神经网络反向传播公式推导(从矩阵求导的角度)

最近在跟着Andrew Ng老师学习深度神经网络.在学习浅层神经网络 两层 的时候,推导反向传播公式遇到了一些困惑,网上没有找到系统推导的过程.后来通过学习矩阵求导相关技巧,终于搞清楚了.首先从最简单的logistics回归 单层神经网络 开始. logistics regression中的梯度下降法 单训练样本的logistics regression 输入训练样本为 x ,网络权重为 w 和 ...

2019-05-18 11:43 1 1286 推荐指数:

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神经网络前向传播反向传播公式 详细推导

神经网络的前向传播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 ...

Tue Mar 24 08:06:00 CST 2020 0 1508
神经网络——反向传播BP算法公式推导

  在神经网络中,当我们的网络层数越来越多时,网络的参数也越来越多,如何对网络进行训练呢?我们需要一种强大的算法,无论网络多复杂,都能够有效的进行训练。在众多的训练算法中,其中最杰出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神经网络学习算法。在实际任务中,大部分都是使用的BP算法来进行网络训练 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
详解神经网络的前向传播反向传播(从头推导

详解神经网络的前向传播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 ...

Sun Nov 14 07:22:00 CST 2021 0 179
神经网络反向传播算法(BP)公式推导(超详细)

反向传播算法详细推导 反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数 ...

Sat Jan 11 01:27:00 CST 2020 3 11654
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导图解

BP神经网络:误差反向传播算法公式推导 开端: BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差(损失函数)定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...

Sun May 30 08:57:00 CST 2021 0 183
关于 RNN 循环神经网络反向传播求导

关于 RNN 循环神经网络反向传播求导 本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证。 RNN 神经网络架构 一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 \(x^{\langle t ...

Tue Jan 12 04:19:00 CST 2021 0 991
神经网络的正反向传播算法推导

1 正向传播 1.1 浅层神经网络 为简单起见,先给出如下所示的简单神经网络: 该网络只有一个隐藏层,隐藏层里有四个单元,并且只输入一个样本,该样本表示成一个三维向量,分别为为\(x_1\),\(x_2\)和\(x_3\)。网络的输出为一个标量,用\(\hat{y}\)表示。考虑 ...

Fri May 25 06:55:00 CST 2018 0 1181
 
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