首先明確一下,本文需要對RNN有一定的了解,而且本文只針對標准的網絡結構,旨在徹底搞清楚反向傳播和BPTT。 反向傳播形象描述 什么是反向傳播?傳播的是什么?傳播的是誤差,根據誤差進行調整。 舉個例子:你去買蘋果,你說,老板,來20塊錢蘋果(目標,真實值),老板開始往袋子里裝蘋果,感覺 ...
隨時間反向傳播 BackPropagation Through Time,BPTT 符號注解: K :詞匯表的大小 T :句子的長度 H :隱藏層單元數 E t :第t個時刻 第t個word 的損失函數,定義為交叉熵誤差 E t y t Tlog hat y t E :一個句子的損失函數,由各個時刻 即每個word 的損失函數組成, E sum limits t T E t 。 注: 由於我們要 ...
2016-03-31 16:35 6 21463 推薦指數:
首先明確一下,本文需要對RNN有一定的了解,而且本文只針對標准的網絡結構,旨在徹底搞清楚反向傳播和BPTT。 反向傳播形象描述 什么是反向傳播?傳播的是什么?傳播的是誤差,根據誤差進行調整。 舉個例子:你去買蘋果,你說,老板,來20塊錢蘋果(目標,真實值),老板開始往袋子里裝蘋果,感覺 ...
LSTM簡介以及數學推導(FULL BPTT) 前段時間看了一些關於LSTM方面的論文,一直准備記錄一下學習過程的,因為其他事兒,一直拖到了現在,記憶又快模糊了。現在趕緊補上,本文的組織安排是這樣的:先介紹rnn的BPTT所存在的問題,然后介紹最初的LSTM結構,在介紹加了遺忘控制門 ...
1,SVM算法的思考出發點 SVM算法是一種經典的分類方法。對於線性可分問題,找到那個分界面就萬事大吉了。這個分界面可以有很多,怎么找呢?SVM是要找到最近點距離最遠的那個分界面。有點繞,看下面的圖就明白了 為了推導簡單,我們先假設樣本集是完全線性可分的,也就一個分界面能達到100 ...
轉自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理與推導 0 引言 一直想寫Adaboost來着,但遲遲未能動筆。其算法思想雖然簡單:聽取多人意見,最后綜合決策,但一般書上對其算法 ...
一、MSE 損失函數推導 前向傳播過程: 梯度反向傳播公式推導: 定義殘差: 則 殘差推導如下: 對於最后一層: 廣義上,左邊項(-(···))是定義的損失函數對其輸入(即最后一層神經元值)的導數,右項是sigmoind求導,這兩項都是 ...
花了大概3天時間,了解,理解,推理KMP算法,這里做一次總結!希望能給看到的人帶來幫助!! 如果你覺得有幫助,歡迎分享給其他人!送人玫瑰手有余香! 歡迎留言,哪怕一個字,大家的鼓勵就是我寫作的動力! 如果你覺得寫的很爛,請告訴我哪里寫的不好,我盡量調整! 1.什么是KMP算法 ...
AdaBoost(Adaptive Boosting):自適應提升方法。 1、AdaBoost算法介紹 AdaBoost是Boosting方法中最優代表性的提升算法。該方法通過在每輪降低分對樣例的權重,增加分錯樣例的權重,使得分類器在迭代過程中逐步改進,最終將所有分類器線性組合得到最終分類器 ...
最近因為實習的緣故,所以開始復習各種算法推導~~~就先拿這個xgboost練練手吧。 (參考原作者ppt 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取碼:bt5s ) 1.xgboost的原理 首先值得說明 ...