知識回顧 1：首先引入一些便於稍后討論的新標記方法： 假設神經網絡的訓練樣本有m個，每個包含一組輸入x和一組輸出信號y，L表示神經網絡的層數，S表示每層輸入的神經元的個數，SL代表最后一層中處理的 ...

誤差逆傳播算法(error BackPropagation，BP)是神經網絡中常用的傳播算法。BP算法不僅可以應用於多層前饋神經網絡，還可以應用於其他類型的神經網絡，如訓練遞歸神經網絡。通常所說的“BP網絡”一般是指用BP算法訓練的多層前饋神經網絡 ...

%% Machine Learning Online Class - Exercise 4 Neural Network Learning % Instructions % --------- ...

這里把按 [1] 推導的BP算法（Backpropagation）步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法（也就是 [2]），不得不感嘆作者的功力。[1] 中直接使用矩陣微分的記號進行推導，整個過程十分簡潔。而且這種矩陣形式有一個非常大的優勢就是對照 ...

背景與原理： BP神經網絡通常指基於誤差反向傳播算法的多層神經網絡，BP算法由信號的前向傳播和反向傳播兩個過程組成，在前向傳播的過程中，輸入從輸入層進入網絡，經過隱含層逐層傳遞到達輸出層輸出，如果輸出結果與預期不符那么轉至誤差反向傳播過程，否則結束學習過程。在反向傳播過程中，誤差會基於梯度下降 ...

理解反向傳播 要理解反向傳播，先來看看正向傳播。下面是一個神經網絡的一般結構圖： 其中，\(x\) 表示輸入樣本，\(\bm{w}\) 表示未知參數(圖中未標出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函數，\(y\) 表示預測值，\(\hat{y}\) 表示真實值。 顯然，通過從樣本 \(x ...

直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點，13000維的梯度向量是難以想象的。換個思路，梯度向量每一項的大小，是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖，我們可以這樣里理解，第一個權重對代價函數的影響是是第二個的32倍。 我們來考慮一個還沒有 ...

課程筆記 Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 9_Neural Networks learning 作業說明 Exercise 4，Week 5，實現反向傳播 backpropagation神經網絡算法， 對圖片中手寫數字 0-9 進行識別。 數據集 ...