注意：版權所有，轉載需注明出處。 神經網絡，從大學時候就知道，后面上課的時候老師也講過，但是感覺從來沒有真正掌握，總是似是而非，比較模糊，好像懂，其實並不懂。 在開始推導之前，需要先做一些准備工作，推導中所使用的神經網絡如上圖所示。一個神經網絡由多個層(layer)構成，每一層有若干個節點 ...

構造：輸入神經元個數等於輸入向量維度，輸出神經元個數等於輸出向量維度。（x1=(1,2,3),則需要三個輸入神經元 一 前向后傳播 隱層： 輸出層： 一般化 ，向量 ...

神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識，基本的東西說的很好了，然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意前一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線，因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值，或者認為激活值始終是1. 一些變量解釋： 標上“”的圓圈被稱為 ...

　　BP算法是迄今為止最為成功的神經網絡學習算法，下面主要以多層前饋神經網絡為例推導該算法。 1. M-P 神經元模型 　　圖1展示了一個經典的神經元模型。在這個模型中，該神經元收到其他神經元傳來的3個輸入信號，這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行 ...

雖然學深度學習有一段時間了，但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...

在講解誤差反向傳播算法之前，我們來回顧一下信號在神經網絡中的流動過程。請細細體會，當輸入向量\(X\)輸入感知器時，第一次初始化權重向量\(W\)是隨機組成的，也可以理解成我們任意設置了初始值，並和輸入做點積運算，然后模型通過權重更新公式來計算新的權重值，更新后的權重值又接着和輸入相互作用 ...

　　深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 　　回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...

反向傳播（Back Propagation） 通常在設計好一個神經網絡后，參數的數量可能會達到百萬級別。而我們利用梯度下降去跟新參數的過程如（1）。但是在計算百萬級別的參數時，需要一種有效計算梯度的方法，這種方法就是反向傳播（簡稱BP）， 因此BP並不是一種新的算法，使用BP就是能夠使 ...