神經網絡中的參數的求解：前向和反向傳播算法
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 ...
原文：神經網絡中的前向后向傳播算法
神經網絡中的代價函數與后向傳播算法 代價 損失 函數 依照慣例，我們仍然首先定義一些我們需要的變量： L:網絡中的總層數， s l :在第l層所有單元 units 的數目 不包含偏置單元 ，k:輸出單元 類 的數目 回想一下，在神經網絡中，我們可能有很多輸出節點。 我們將 h Theta x k 表示為導致第k個輸出的假設。 我們的神經網絡的成本函數將是我們用於邏輯回歸的一般化。 回想一下，正則邏 ...
2017-06-19 19:12 0 2382 推薦指數：
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