原文:关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导 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 rangle 表示某一个输入数据在 t 时刻的输入 a langle t rangle 表示神经网络在 t 时刻时的hidden st ...

2021-01-11 20:19 0 991 推荐指数:

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循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

    在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理 ...

Tue Mar 07 03:57:00 CST 2017 166 118160
神经网络前向传播反向传播

神经网络 神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数,即f(x)=y,其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w,我们只要训练出来了参数w,那么对于任何输入x,我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同,那么同一个x就会产生不同的y,我们当然是想要获得最符合真实数据的y,那么我们就要训练 ...

Wed Sep 16 04:50:00 CST 2020 0 675
循环神经网络RNN

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Tue Jul 14 15:38:00 CST 2020 0 1111
循环神经网络RNN

一、RNN简介 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类专门用于处理时序数据样本的神经网络,它的每一层不仅输出给下一层,同时还输出一个隐状态,给当前层在处理下一个样本时使用。就像卷积神经网络可以很容易地扩展到具有很大宽度和高度的图像,而且一些卷积神经网络还可 ...

Wed Oct 27 19:18:00 CST 2021 0 819
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 ...

Sat May 18 19:43:00 CST 2019 1 1286
神经网络的梯度推导与代码验证》之vanilla RNN的前向传播反向梯度推导

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导与代码验证》系列介绍。 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍 ...

Sat Sep 05 01:26:00 CST 2020 4 354
卷积神经网络中的反向传播

卷积神经网络中的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络中应用,反向传播算法让神经网络的训练成为来可能。 首先要弄清一点,神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果,然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值,使得计算结果和真实 ...

Tue May 30 00:57:00 CST 2017 0 1427
 
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