深度學習——深度神經網絡（DNN）反向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...
原文：【神經網絡和深度學習】筆記 - 第二章 反向傳播算法
文章導讀： . 一種基於矩陣運算快速計算神經網絡輸出的方法 . 關於損失函數的兩個假設 . Hadamard積 s odot t . 反向傳播算法背后的四個基本方程 . 四個方程的證明 選學 . 反向傳播算法 . 反向傳播算法的代碼實現 . 反向傳播為什么被認為是快速的算法 . 反向傳播概貌 上一章中我們遺留了一個問題，就是在神經網絡的學習過程中，在更新參數的時候，如何去計算損失函數關於參數的梯度 ...
2017-08-25 15:18 4 7103 推薦指數：
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