深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)
在深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Propagation，BP）做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題 在了解DNN的反向傳播算法前，我們先要知道DNN反向傳播 ...
原文：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 , y , x , y , , x m, y m ，其中 x 為輸入向量， y 為輸出向量，利用這個訓練樣本訓練模型的參數，使得給定模型一個 x test ，其能夠預測 y test 。 采用CNN模型的時候， x 輸入向量全部喂給輸入層， y 輸出向 ...
2018-08-14 14:54 0 1036 推薦指數：
相關推薦
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 ...
深度學習基礎--神經網絡--BP反向傳播算法
BP算法： 1.是一種有監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 2.要求每個人工神經元（即節點）所使用的激勵函數必須可微。 （激勵函數：單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。） （假如不使用激勵函數，神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換，多層輸入疊加后 ...
深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是一個有若干輸入 ...
【神經網絡和深度學習】筆記 - 第二章 反向傳播算法
文章導讀： 1. 一種基於矩陣運算快速計算神經網絡輸出的方法 2. 關於損失函數的兩個假設 3. Hadamard積 - $s\odot t$ 4. 反向傳播算法背后的四個基本方程 5. 四個方程的證明(選學) 6. 反向傳播算法 7. 反向傳播算法的代碼實現 8. 反向傳播 ...
深度神經網絡（DNN）
深度神經網絡（DNN） 深度神經網絡（Deep Neural Networks， 以下簡稱DNN）是深度學習的基礎，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對DNN的模型與前向傳播算法做一個總結。 1. 從感知機到神經網絡 在感知機原理小結中，我們介紹過感知機的模型，它是 ...
深度學習之前饋神經網絡（前向傳播和誤差反向傳播）
這篇文章主要整理三部分內容，一是常見的三種神經網絡結構：前饋神經網絡、反饋神經網絡和圖網絡；二是整理前饋神經網絡中正向傳播、誤差反向傳播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸問題的原因及解決思路。 一、神經網絡結構 目前比較常用的神經網絡結構有如下三種： 1、前饋神經網絡 前饋神經網絡中 ...
深度學習面試題06：全連接神經網絡正向傳播與梯度反向傳播
目錄 鏈式法則 邏輯回歸的正、反向傳播 邏輯回歸的正、反向傳播案例 全連接神經網絡的正、反向傳播 全連接神經網絡的正、反向傳播案例 參考資料 鏈式法則 類型一： 類型二： 類型 ...