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 ...
原文：后向傳播算法“backpropragation”詳解
為什么要使用backpropagation 梯度下降不用多說，如果不清楚的可以參考梯度下降算法。 神經網絡的參數集合theta，包括超級多組weight和bais。 要使用梯度下降，就需要計算每一個參數的梯度，但是神經網絡常常有數以萬計，甚至百萬的參數，所以需要使用backpropagation來高效地計算梯度。 backpropagation的推導 backpropagation背后的原理其實很 ...
2017-07-24 11:32 0 4691 推薦指數：
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HMM 前向后向算法（轉）
最近研究NLP頗感興趣，但由於比較懶，所以只好找來網上別人的比較好的博客，備份一下，也方便自己以后方便查找（其實，一般是不會再回過頭來看的，嘿嘿 -_-!!) 代碼自己重新寫了一遍，所以就不把原文代碼貼過來了。 1. 前向算法（摘自http://www.cnblogs.com ...