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 ...

前向傳播和反向傳播（ Forward and backward propagation） 前向傳播 假設輸入${a^{[l - 1]}}$，輸出${a^{[l]}}$，緩存${z^{[l]}}$,從實現的角度來說緩存${w^{[l]}}$，${b^{[l]}}$更容易在不同的環節調用函數 ...

前面在mnist中使用了三個非線性層來增加模型復雜度，並通過最小化損失函數來更新參數，下面實用最底層的方式即張量進行前向傳播（暫不采用層的概念）。 主要注意點如下： 　　· 進行梯度運算時，tensorflow只對tf.Variable類型的變量進行記錄，而不對tf.Tensor或者其他類型 ...

在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...

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。 ...

什么是反向傳播 作者:韓小雨 類別:①反向傳播算法 ②反向傳播模型 反向傳播算法（英：Backpropagation algorithm，簡稱：BP算法） 算法簡介:是一種監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 於1974年，Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網絡的學習 ...

　　　　在前面我們講到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向傳播算法，這些算法都是前向反饋的，模型的輸出和模型本身沒有關聯關系。今天我們就討論另一類輸出和模型間有反饋的神經網絡：循環神經網絡(Recurrent Neural Networks ，以下簡稱RNN)，它廣泛的用於自然語言處理 ...

反向傳播算法是深度學習的最重要的基礎，這篇博客不會詳細介紹這個算法的原理和細節。，如果想學習反向傳播算法的原理和細節請移步到這本不錯的資料。這里主要討論反向傳播算法中的一個小細節：反向傳播算法為什么要“反向”？ 背景 在機器學習中,很多算法最后都會轉化為求一個目標損失函數（loss ...