深度學習中的前向傳播與反向傳播
在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...
原文：深度學習—反向傳播的理解
反向傳播 簡單的理解，反向傳播的確就是復合函數的鏈式法則，但其在實際運算中的意義比鏈式法則要大的多。 鏈式求導十分冗余，因為很多路徑被重復訪問了，對於權值動則數萬的深度模型中的神經網絡，這樣的冗余所導致的計算量是相當大的。 同樣是利用鏈式法則，BP算法則機智地避開了這種冗余，它對於每一個路徑只訪問一次就能求頂點對所有下層節點的偏導值。正如反向傳播 BP 算法的名字說的那樣，BP算法是反向 自上往 ...
2018-05-10 19:24 0 4761 推薦指數：
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