DNN的BP算法Python簡單實現
BP算法是神經網絡的基礎，也是最重要的部分。由於誤差反向傳播的過程中，可能會出現梯度消失或者爆炸，所以需要調整損失函數。在LSTM中，通過sigmoid來實現三個門來解決記憶問題，用tensorflow實現的過程中，需要進行梯度修剪操作，以防止梯度爆炸。RNN的BPTT算法同樣存在着這樣的問題 ...
原文：關於BP算法在DNN中本質問題的幾點隨筆 [原創 by 白明] 微信號matthew-bai
隨着deep learning的火爆，神經網絡 NN 被大家廣泛研究使用。但是大部分RD對BP在NN中本質不甚清楚，對於為什這么使用以及國外大牛們是什么原因會想到用dropout sigmoid ReLU change learnRate momentum ASGD vanishment等問題等呢。要想了解國外大牛的思考過程，需要學習到BP在NN中的本質問題，其中涉及到NN訓練對於判決邊界如何形 ...
2014-11-27 16:03 0 2139 推薦指數：
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