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 ...
不同的神經網絡結構前向傳播的方式也不一樣,本節介紹最簡單的全鏈接神經網絡結構的前向傳播算法。之所以稱之為全鏈接神經網絡是因為相鄰兩層之間任意兩個節點都有連接,如下圖所示: 計算神經網絡的前向傳播結果需要三部分信息: 第一個部分是神經網絡的輸入,這個輸入就是從實體中提取的特征向量。比如在上圖中有兩個輸入x 和x 第二個部分為神經網絡的連接結構。神經網絡是由神經元構成的,神經網絡的結構給出不同神經元 ...
2019-03-11 13:42 0 1424 推薦指數:
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 ...
1. CNN卷積網絡-初識 2. CNN卷積網絡-前向傳播算法 3. CNN卷積網絡-反向更新 1. 前言 我們已經了解了CNN的結構,CNN主要結構有輸入層,一些卷積層和池化層,后面是DNN全連接層,最后是Softmax激活函數的輸出層。這里我們用一個彩色的汽車樣本的圖像識別再從感官上回 ...
在循環神經網絡(RNN)模型與前向反向傳播算法中,我們總結了對RNN模型做了總結。由於RNN也有梯度消失的問題,因此很難處理長序列的數據,大牛們對RNN做了改進,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常規RNN的梯度消失,因此在工業界得到 ...
前向傳播 通過輸入樣本x及參數\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隱藏層,求得\(z^{[1]}\),進而求得\(a^{[1]}\); 再將參數\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起輸入輸出層求得\(z^{[2]}\),進而求得 ...
1 BP算法的推導 圖1 一個簡單的三層神經網絡 圖1所示是一個簡單的三層(兩個隱藏層,一個輸出層)神經網絡結構,假設我們使用這個神經網絡來解決二分類問題,我們給這個網絡一個輸入樣本,通過前向運算得到輸出。輸出值的值域為,例如的值越接近0,代表該樣本是“0”類 ...
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 ...
神經網絡中的代價函數與后向傳播算法 代價(損失)函數 依照慣例,我們仍然首先定義一些我們需要的變量: L:網絡中的總層數,\(s_l\):在第l層所有單元(units)的數目(不包含偏置單元),k:輸出單元(類)的數目 回想一下,在神經網絡中,我們可能有很多輸出節點 ...
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 ...