神經網絡反向傳播的數學原理(轉)
如果能二秒內在腦袋里解出下面的問題，本文便結束了。 已知：，其中。 求：，，。 到這里，請耐心看完下面的公式推導，無需長久心里建設。 首先，反向傳播的數學原理是“求導的鏈式法則” : 設和為的可導函數，則。 接下來介紹 矩陣、向量求導的維數相容原則 利用維數相容原則快速 ...
原文：神經網絡反向傳播梯度計算數學原理
神經網絡 反向傳播梯度計算數學原理 文章概述 本文通過一段來自於Pytorch官方的warm up的例子：使用numpy來實現一個簡單的神經網絡。使用基本的數學原理，對其計算過程進行理論推導，以揭示這幾句神奇的代碼后面所包含的原理。 估計對大多數的同學來說，看完這個文章，肯定會是這樣的感覺：字都認識，但是就是不知道講的是啥 不過對於有心人來說，本文確實能起到點睛之筆，就是你研究很久后，還差一點火 ...
2017-12-27 08:42 2 3331 推薦指數：
相關推薦
神經網絡反向傳播時的梯度計算技巧
相信每一個剛剛入門神經網絡（現在叫深度學習）的同學都一定在反向傳播的梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白，神經網絡無非就是正向算一遍Loss，反向算一下每個參數的梯度，然后大家按照梯度更新就好了。問題是梯度到底怎么求呢？課上往往舉的是標量的例子，可是一到你做作業 ...
神經網絡反向傳播時的梯度到底怎么求？（轉）
相信每一個剛剛入門神經網絡（現在叫深度學習）的同學都一定在反向傳播的梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白，神經網絡無非就是正向算一遍Loss，反向算一下每個參數的梯度，然后大家按照梯度更新就好了。問題是梯度到底怎么求呢？課上往往舉的是標量的例子，可是一到你做作業 ...
神經網絡系列之二 -- 反向傳播與梯度下降
系列博客，原文在筆者所維護的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 點擊star加星不要吝嗇，星越多筆者越努力。 第2章 神經網絡中的三個基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 這三大概念是：反向傳播，梯度下降，損失函數。 神經網絡訓練的最基本的思想就是：先“猜 ...
神經網絡前向傳播與反向傳播
神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數，即f(x)=y，其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w，我們只要訓練出來了參數w，那么對於任何輸入x，我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同，那么同一個x就會產生不同的y，我們當然是想要獲得最符合真實數據的y，那么我們就要訓練 ...
《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN（卷積神經網絡）的前向傳播和反向梯度推導
在FNN（DNN）的前向傳播，反向梯度推導以及代碼驗證中，我們不僅總結了FNN（DNN）這種神經網絡結構的前向傳播和反向梯度求導公式，還通過tensorflow的自動求微分工具驗證了其准確性。在本篇章，我們將專門針對CNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度 ...
《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之vanilla RNN的前向傳播和反向梯度推導
在本篇章，我們將專門針對vanilla RNN，也就是所謂的原始RNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》系列介紹。 注意： 本系列的關注點主要在反向梯度推導以及代碼上的驗證，涉及到的前向傳播相對而言不會做太詳細的介紹 ...
使用反向傳播訓練多層神經網絡的原理
本文翻譯自 《Principles of training multi-layer neural network using backpropagation 》。 這篇文章講了用反向傳播(backpropagation)算法的多層神經網絡訓練過程。為了說明這個過程，使用了具有兩個輸入 ...