原文:深度学习一:深度前馈网络和反向传播

简述 深度前馈网络 deep feedforward network , 又叫前馈神经网络 feedforward neural network 和多层感知机 multilayer perceptron, MLP . 深度前馈网络之所以被称为网络 network ,因为它们通常由许多不同的符合函数组合在一起来表示。 由输入层 input layer 隐藏层 hidden layer 输出层 out ...

2020-09-21 23:06 0 1199 推荐指数:

查看详情

深度学习之前神经网络传播和误差反向传播

这篇文章主要整理三部分内容,一是常见的三种神经网络结构:神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种: 1、神经网络 神经网络中 ...

Sat Apr 13 06:39:00 CST 2019 0 4506
深度学习中的传播反向传播

深度学习中,传播反向传播是很重要的概念,因此我们需要对传播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 ...

Wed Dec 19 01:07:00 CST 2018 0 841
深度学习网络 Feedforward Networks

深度学习 深度学习是机器学习的分支,也就是神经网络,为什么称之为”深度“?因为有很多连接在一起的神经层! 网络 Feedforward Networks 也叫Multilayer Perceptrons(多层感知机),大致的结构如下图所示 其中,每一个节点都可以看做是一个函数,将上 ...

Sun Jun 21 01:03:00 CST 2020 0 2003
深度学习——神经网络

   1 前言   神经网络(feedforward neural network)是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与一层的神经元相连。接收一层的输出,并输出给下一层,各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始,目前 ...

Fri Jul 09 23:25:00 CST 2021 0 187
神经网络深度学习之——神经网络

前面一章我们详细讲解了神经网络的组成,工作原理,信号在网络中如何流动,以及如何求解每一个输入信号赋予的权重等计算过程;同时我们还构建了一个逻辑回归网模型来解决鸢尾花分类问题,很明显,这种网络很“浅”,但它对于分类鸢尾花数据还是非常有效的,而且不仅仅是鸢尾花,对于有需要的其他二分类问题,该模型 ...

Tue Jul 17 19:10:00 CST 2018 0 2056
深度学习——深度神经网络(DNN)反向传播算法

  深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础。   回顾监督学习的一般性问题。假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本 ...

Tue Aug 14 22:54:00 CST 2018 0 1036
深度学习Bible学习笔记:第六章 深度网络

第四章 数值计算(numerical calculation)和第五章 机器学习基础下去自己看。 一、深度网络(Deep Feedfarward Network,DFN)概要: DFN:深度网络,或神经网络(FFN)/多层感知机(MLP) 目标:近似模拟某函数f y=f ...

Sun Apr 01 23:35:00 CST 2018 0 1230
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM