神經網絡和深度學習之——誤差反向傳播算法
在講解誤差反向傳播算法之前，我們來回顧一下信號在神經網絡中的流動過程。請細細體會，當輸入向量\(X\)輸入感知器時，第一次初始化權重向量\(W\)是隨機組成的，也可以理解成我們任意設置了初始值，並和輸入做點積運算，然后模型通過權重更新公式來計算新的權重值，更新后的權重值又接着和輸入相互作用 ...
原文：深度學習之前饋神經網絡（前向傳播和誤差反向傳播）
這篇文章主要整理三部分內容，一是常見的三種神經網絡結構：前饋神經網絡 反饋神經網絡和圖網絡 二是整理前饋神經網絡中正向傳播 誤差反向傳播和梯度下降的原理 三是梯度消失和梯度爆炸問題的原因及解決思路。 一 神經網絡結構 目前比較常用的神經網絡結構有如下三種： 前饋神經網絡 前饋神經網絡中，把每個神經元按接收信息的先后分為不同的組，每一組可以看做是一個神經層。每一層中的神經元接收前一層神經元的輸出，並 ...
2019-04-12 22:39 0 4506 推薦指數：
相關推薦
深度學習一：深度前饋網絡和反向傳播
簡述 深度前饋網絡(deep feedforward network), 又叫前饋神經網絡(feedforward neural network)和多層感知機(multilayer perceptron, MLP) . 深度前饋網絡之所以被稱為網絡(network)，因為它們通常由許多 ...
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。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 ...
機器學習 —— 基礎整理（七）前饋神經網絡的BP反向傳播算法步驟整理
這里把按 [1] 推導的BP算法（Backpropagation）步驟整理一下。突然想整理這個的原因是知乎上看到了一個帥呆了的求矩陣微分的方法（也就是 [2]），不得不感嘆作者的功力。[1 ...
神經網絡與誤差反向傳播
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 ...
深度學習——深度神經網絡（DNN）反向傳播算法
深度神經網絡（Deep Neural Networks，簡稱DNN）是深度學習的基礎。 回顧監督學習的一般性問題。假設我們有$m$個訓練樣本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$，其中$x$為輸入向量，$y$為輸出向量，利用這個訓練樣本 ...
前饋神經網絡-反向傳播(Back Propagation)公式推導走讀
構造：輸入神經元個數等於輸入向量維度，輸出神經元個數等於輸出向量維度。（x1=(1,2,3),則需要三個輸入神經元 一 前向后傳播 隱層： 輸出層： 一般化 ，向量 ...
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 ...