關於 RNN 循環神經網絡的反向傳播求導 本文是對 RNN 循環神經網絡中的每一個神經元進行反向傳播求導的數學推導過程,下面還使用 PyTorch 對導數公式進行編程求證。 RNN 神經網絡架構 一個普通的 RNN 神經網絡如下圖所示: 其中 \(x^{\langle t ...
在前面我們講到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向傳播算法,這些算法都是前向反饋的,模型的輸出和模型本身沒有關聯關系。今天我們就討論另一類輸出和模型間有反饋的神經網絡:循環神經網絡 Recurrent Neural Networks ,以下簡稱RNN ,它廣泛的用於自然語言處理中的語音識別,手寫書別以及機器翻譯等領域。 . RNN概述 在前面講到的DNN和CNN中,訓練樣本的輸入和輸 ...
2017-03-06 19:57 166 118160 推薦指數:
關於 RNN 循環神經網絡的反向傳播求導 本文是對 RNN 循環神經網絡中的每一個神經元進行反向傳播求導的數學推導過程,下面還使用 PyTorch 對導數公式進行編程求證。 RNN 神經網絡架構 一個普通的 RNN 神經網絡如下圖所示: 其中 \(x^{\langle t ...
神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數,即f(x)=y,其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w,我們只要訓練出來了參數w,那么對於任何輸入x,我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同,那么同一個x就會產生不同的y,我們當然是想要獲得最符合真實數據的y,那么我們就要訓練 ...
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 ...
深度神經網絡(Deep Neural Networks, 以下簡稱DNN)是深度學習的基礎,而要理解DNN,首先我們要理解DNN模型,下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中,我們介紹過感知機的模型,它是一個有若干輸入 ...
在本篇章,我們將專門針對vanilla RNN,也就是所謂的原始RNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》系列介紹。 注意: 本系列的關注點主要在反向梯度推導以及代碼上的驗證,涉及到的前向傳播相對而言不會做太詳細的介紹 ...
詳解神經網絡的前向傳播和反向傳播本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀,有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 對神經網絡有些了解的人 ...
1 神經網絡 神經網絡就是將許多個單一“神經元”聯結在一起,這樣,一個“神經元”的輸出就可以是另一個“神經元”的輸入。例如,下圖就是一個簡單的神經網絡: 我們使用圓圈來表示神經網絡的輸入,標上“”的圓圈被稱為偏置節點,也就是截距項。神經網絡最左邊的一層叫做輸入層,最右 ...
1 神經網絡模型 以下面神經網絡模型為例,說明神經網絡中正向傳播和反向傳播過程及代碼實現 1.1 正向傳播 (1)輸入層神經元\(i_1,i_2\),輸入層到隱藏層處理過程 \[HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1 ...