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 ...

假設一個三層的神經網絡結構圖如下： 對於一個單獨的訓練樣本x其二次代價函數可以寫成： C = 1/2|| y - aL||2 = 1/2∑j(yj - ajL)2 ajL=σ(zjL) zjl = ∑kωjklakl-1 ...

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 ...

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 ...

神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識，基本的東西說的很好了，然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意前一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線，因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值，或者認為激活值始終是1. 一些變量解釋： 標上“”的圓圈被稱為 ...

一、序言 　　反向傳播在神經網絡中用於優化權重w和閾值b，是神經網絡優化的核心算法。經過數日的學習終於看明白了一點反向傳播的原理，這里作文記錄心得。 　　本文先介紹一下基本的數學計算方法，然后根據“損失計算公式”推導出優化參數的反向傳播方法。 二、基本數學原理 　　神經網絡中優化參數w、b ...

目錄 1 神經網絡 1.1 神經元 1.2 前饋網絡 1.3 梯度下降 1.4 誤差反向傳播 1.5 BP示例 2 多樣本 1 神經網絡 大量結構簡單的、功能接近的神經元節點按一定體系架構連接成的模擬 ...