神經網絡基礎篇
本章內容主要描述了在機器學習中的前向傳播，反向求導的原理與計算，常見的激活函數和損失函數，以及在網絡訓練過程中過擬合，梯度消失/爆炸等產生的原理以及解決方案。本人也在學習過程中，如果有錯誤之處，請各位多多指教。 1.1 神經網絡的前向傳播 我們首先定義如下圖所示的神經網絡，為了簡單起見，所有 ...
原文：神經網絡從基礎到改進+源程序
神經網絡初步學習總結： 對神經網絡的模型有一定的了解，如果從未接觸有點看不懂 第一點：以下是最簡單的神經網絡模型了 x： 輸入參數 a ： 輸入偏置 a ： 輸入權重 b ： 隱藏層偏置 b ： 隱藏層輸入權重 y： 隱藏層輸入參數 經過激勵函數的輸出，下面會講解激勵函數 Z： 隱藏層輸出 經過激勵的輸出 各個參數的展開式如下：不用介紹了，都很簡單的函數，不懂得話去百度一些模型看看 激勵函數：經過 ...
2017-03-14 11:17 0 1332 推薦指數：
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