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:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈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、前馈神经网络 前馈神经网络中 ...
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:
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:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络;二是整理前馈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、前馈神经网络 前馈神经网络中 ...
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 ...
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! 前馈网络 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 ...
1 前言 前馈神经网络(feedforward neural network)是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,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 ...
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 ...
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 ...
这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下。突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力。[1 ...
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、深度前馈网络(Deep Feedfarward Network,DFN)概要: DFN:深度前馈网络,或前馈神经网络(FFN)/多层感知机(MLP) 目标:近似模拟某函数f y=f ...