深度學習 - 反向傳播算法
理解反向傳播 要理解反向傳播，先來看看正向傳播。下面是一個神經網絡的一般結構圖： 其中，\(x\) 表示輸入樣本，\(\bm{w}\) 表示未知參數(圖中未標出偏置 \(b\))， \(S\) 表示激活函數，\(y\) 表示預測值，\(\hat{y}\) 表示真實值。 顯然，通過從樣本 \(x ...
原文：深度學習之反向傳播算法
直觀理解反向傳播 反向傳播算法是用來求那個復雜到爆的梯度的。 上一集中提到一點， 維的梯度向量是難以想象的。換個思路，梯度向量每一項的大小，是在說代價函數對每個參數有多敏感。 如上圖，我們可以這樣里理解，第一個權重對代價函數的影響是是第二個的 倍。 我們來考慮一個還沒有被訓練好的網絡。我們並不能直接改動這些激活值，只能改變權重和偏置值。但記住，我們想要輸出層出現怎樣的變動，還是有用的。 我們希望圖 ...
2019-01-29 22:27 0 616 推薦指數：
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