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之——誤差反向傳播算法
在講解誤差反向傳播算法之前，我們來回顧一下信號在神經網絡中的流動過程。請細細體會，當輸入向量 X 輸入感知器時，第一次初始化權重向量 W 是隨機組成的，也可以理解成我們任意設置了初始值，並和輸入做點積運算，然后模型通過權重更新公式來計算新的權重值，更新后的權重值又接着和輸入相互作用，如此迭代多次，得到最終的權重。 信號向前傳播，權重的更新反向傳播，是這樣嗎 是的，你的直覺沒錯，確實是反向傳播。 . ...
2018-07-19 11:52 2 12533 推薦指數：
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