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：前向传播和反向传播实战（Tensor）
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或者其他类型的变量记录 进行梯度更新时，如果采用赋值方法更新即w w x的形式，那么所得的w 是tf.Tensor类型的变量，所 ...
2020-01-22 18:36 1 680 推荐指数：
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