前向傳播 通過輸入樣本x及參數\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隱藏層，求得\(z^{[1]}\)，進而求得\(a^{[1]}\); 再將參數\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起輸入輸出層求得\(z^{[2]}\)，進而求得 ...

在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...

一、前向傳播 在caffe中，卷積層做卷積的過程被轉化成了由卷積核的參數組成的權重矩陣weights(簡記為W)和feature map中的元素組成的輸入矩陣(簡記為Cin)的矩陣乘積W * Cin。在進行乘積之前，需要對卷積核的參數和feature map作處理，以得到W和Cin。 下面 ...

前向傳播和反向傳播（ Forward and backward propagation） 前向傳播 假設輸入${a^{[l - 1]}}$，輸出${a^{[l]}}$，緩存${z^{[l]}}$,從實現的角度來說緩存${w^{[l]}}$，${b^{[l]}}$更容易在不同的環節調用函數 ...

1. softmax函數定義 softmax函數為神經網絡定義了一種新的輸出層：它把每個神經元的輸入占當前層所有神經元輸入之和的比值，當作該神經元的輸出。假設人工神經網絡第$L$層的第$j$個節點的帶權輸入為 在該層應用softmax函數作為激活函數，則第$j$個節點的激活值 ...

前面在mnist中使用了三個非線性層來增加模型復雜度，並通過最小化損失函數來更新參數，下面實用最底層的方式即張量進行前向傳播（暫不采用層的概念）。 主要注意點如下： 　　· 進行梯度運算時，tensorflow只對tf.Variable類型的變量進行記錄，而不對tf.Tensor或者其他類型 ...

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 ...

1. 深度學習有哪些應用 圖像：圖像識別、物體識別、圖片美化、圖片修復、目標檢測。 自然語言處理：機器創作、個性化推薦、文本分類、翻譯、自動糾錯、情感分析。 數值預測、量化交易 ...