最近在看深度學習的東西，一開始看的吳恩達的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后來發現有些地方總是不是很明確，又去看英文版，然后又找了些資料看，才發現，中文版的譯者在翻譯的時候會對省略的公式推導過程進行補充，但是補充的又是錯的，難怪覺得有問題。反向傳播法其實是神經網絡的基礎了，但是很多人 ...

　　最近在看深度學習的東西，一開始看的吳恩達的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后來發現有些地方總是不是很明確，又去看英文版，然后又找了些資料看，才發現，中文版的譯者在翻譯的時候會對省略的公式推導過程進行補充，但是補充的又是錯的，難怪覺得有問題。反向傳播法其實是神經網絡的基礎了，但是很多人 ...

　　最近在看深度學習的東西，一開始看的吳恩達的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后來發現有些地方總是不是很明確，又去看英文版，然后又找了些資料看，才發現，中文版的譯者在翻譯的時候會對省略的公式推導過程進行補充，但是補充的又是錯的，難怪覺得有問題。反向傳播法其實是神經網絡的基礎了，但是很多人 ...

神經網絡的前向傳播和反向傳播公式詳細推導 本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 　　對神經網絡有些了解 ...

卷積神經網絡中的反向傳播 反向傳播是梯度下降法在神經網絡中應用，反向傳播算法讓神經網絡的訓練成為來可能。 首先要弄清一點，神經網絡的訓練過程就是求出一組較好的網絡權值的過程。反向傳播的直觀解釋就是先用當前網絡的權值計算結果，然后根據計算結果和真實結果的差值來更新網絡的權值，使得計算結果和真實 ...

　　在神經網絡中，當我們的網絡層數越來越多時，網絡的參數也越來越多，如何對網絡進行訓練呢？我們需要一種強大的算法，無論網絡多復雜，都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中，其中最傑出的代表就是BP算法，它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中，大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...

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 ...

一 感知器 感知器學習筆記：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）是二分類的線性分類模型， ...