4-2 前向傳播和反向傳播
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 ...
原文：前向傳播與反向傳播
前向傳播 通過輸入樣本x及參數 w b 到隱藏層，求得 z ，進而求得 a 再將參數 w b 和 a 一起輸入輸出層求得 z ，進而求得 a 最后得到損失函數： mathcal L a ,y ，這樣一個從前往后遞進傳播的過程，就稱為前向傳播 Forward Propagation 。 前向傳播過程中： z w T X b a g z z w T a b a z sigmoid z mathcal ...
2019-04-10 14:33 0 968 推薦指數：
相關推薦
前向傳播和反向傳播實戰（Tensor）
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 ...
深度學習中的前向傳播與反向傳播
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 ...
神經網絡前向傳播與反向傳播
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。 ...
詳解神經網絡的前向傳播和反向傳播（從頭推導）
詳解神經網絡的前向傳播和反向傳播本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 對神經網絡有些了解的人 ...
神經網絡，前向傳播FP和反向傳播BP
１ 神經網絡 神經網絡就是將許多個單一“神經元”聯結在一起，這樣，一個“神經元”的輸出就可以是另一個“神經元”的輸入。例如，下圖就是一個簡單的神經網絡： 我們使用圓圈來表示 ...
前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)
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 ...
caffe中 softmax 函數的前向傳播和反向傳播
1.前向傳播： 一般的我們有top[0]來存放數據，top[1]來存放標簽（對於bottom也一樣） 2.反向傳播： 解釋： 補充：最后部分，Zi!=Zj和Zi=Zj部分寫反了，大家注意一下~ ...