表示 二 反向傳播 1計算梯度delta:均方誤 ...
由於之前看的深度學習的知識都比較零散,補一下吳老師的課程希望能對這塊有一個比較完整的認識。課程分為 個部分 粗體部分為已經看過的 : 神經網絡和深度學習 改善深層神經網絡:超參數調試 正則化以及優化 結構化機器學習項目 卷積神經網絡 序列模型 第 部分講的是神經網絡的基礎,從邏輯回歸到淺層神經網絡再到深層神經網絡。 一直感覺反向傳播 Back Propagation,BP 是這部分的重點,但是當時 ...
2018-08-21 17:11 5 7958 推薦指數:
表示 二 反向傳播 1計算梯度delta:均方誤 ...
反向傳播(Back Propagation) 通常在設計好一個神經網絡后,參數的數量可能會達到百萬級別。而我們利用梯度下降去跟新參數的過程如(1)。但是在計算百萬級別的參數時,需要一種有效計算梯度的方法,這種方法就是反向傳播(簡稱BP), 因此BP並不是一種新的算法,使用BP就是能夠使 ...
01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡,通過增加隱藏層的層數,就可以得到深層網絡了。 4.3 檢查矩陣的維數 確保神經網絡計算正確的有效方法之一就是檢查矩陣的維數,包括數據矩陣、參數 ...
神經網絡和深度學習 課程 1-1深度學習概述 2-1 神經網絡的編程基礎 2-2 邏輯回歸代價函數與梯度下降 2-3 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化邏輯回歸 2-6 向量化 logistic 回歸的梯度輸出 2-7 Python ...
這幾天每天花了點時間看完了吳恩達的深度學習課程視頻。目前還只有前三個課程,后面的卷積神經網絡和序列模型尚未開課。課程的視頻基本上都是十分鍾出頭的長度,非常適合碎片時間學習。 一直以為機器學習的重點在於設計精巧、神秘的算法來模擬人類解決問題。學了這門課程才明白如何根據實際問題優化、調整模型更為重要 ...
雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...
 神經網絡中權重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改變將影響到接下來的網絡層,直到輸出層,最終影響損失函數  \(\color{red}{公式推導符號說明}\) 符號 說明 \(n_l\) 網絡層 ...
1. 誤差反向傳播算法(Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...