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 ...
前向分布算法 前面我介绍了提升树和AdaBoost算法,它们都是统计学习方法中提升方法中的一类,这两个算法都涉及到了前向分布算法。 前向分布算法的思路是从前向后,每一步学习一个基函数及其系数,最终逐步逼近优化目标函数式。 介绍它,还需要介绍一下加法模型: 如果给定了损失函数L,那我们的优化目标即为: 这个数学表达式,看过我之前博客的应该都很清楚,它表达的什么对于这个优化问题,按照前向分布算法的思 ...
2020-02-29 00:45 0 1107 推荐指数:
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 ...
前向分步算法 在Adaboost算法中,最终的目的是构建弱分类器的线性组合: 从而得到最终分类器。 我们看看加法模型: 这是一个复杂的优化问题。 前向分布算法求解这一优化问题的思想: 因为学习的是加法模型,那如果能够从前向后,每一步只学习一个基函数及其系数,然后逐步 ...
1. CNN卷积网络-初识 2. CNN卷积网络-前向传播算法 3. CNN卷积网络-反向更新 1. 前言 我们已经了解了CNN的结构,CNN主要结构有输入层,一些卷积层和池化层,后面是DNN全连接层,最后是Softmax激活函数的输出层。这里我们用一个彩色的汽车样本的图像识别再从感官上回 ...
前向最大匹配算法(Forward Max Match) 依赖于词典匹配 # 前提条件 语句已经去掉特殊标点符号需要预先设置一个字典,然后根据字典进行匹配 # 算法原理 首先我们可以规定一个词的最大长度,每次扫描的时候寻找当前开始的这个长度的词来和字典中的词匹配,如果没有找到,就缩短 ...
在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中,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 ...
最近研究NLP颇感兴趣,但由于比较懒,所以只好找来网上别人的比较好的博客,备份一下,也方便自己以后方便查找(其实,一般是不会再回过头来看的,嘿嘿 -_-!!) 代码自己重新写了一遍,所以就不把原文代码贴过来了。 1. 前向算法(摘自http://www.cnblogs.com ...
虽然学深度学习有一段时间了,但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 ...
HMM的模型 图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 ...