原文:單層和雙層神經網絡反向傳播公式推導(從矩陣求導的角度)

最近在跟着Andrew Ng老師學習深度神經網絡.在學習淺層神經網絡 兩層 的時候,推導反向傳播公式遇到了一些困惑,網上沒有找到系統推導的過程.后來通過學習矩陣求導相關技巧,終於搞清楚了.首先從最簡單的logistics回歸 單層神經網絡 開始. logistics regression中的梯度下降法 單訓練樣本的logistics regression 輸入訓練樣本為 x ,網絡權重為 w 和 ...

2019-05-18 11:43 1 1286 推薦指數:

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神經網絡前向傳播反向傳播公式 詳細推導

神經網絡的前向傳播反向傳播公式詳細推導 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 ...

Tue Mar 24 08:06:00 CST 2020 0 1508
神經網絡——反向傳播BP算法公式推導

  在神經網絡中,當我們的網絡層數越來越多時,網絡的參數也越來越多,如何對網絡進行訓練呢?我們需要一種強大的算法,無論網絡多復雜,都能夠有效的進行訓練。在眾多的訓練算法中,其中最傑出的代表就是BP算法,它是至今最成功的神經網絡學習算法。在實際任務中,大部分都是使用的BP算法來進行網絡訓練 ...

Mon Apr 22 06:34:00 CST 2019 0 826
詳解神經網絡的前向傳播反向傳播(從頭推導

詳解神經網絡的前向傳播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 ...

Sun Nov 14 07:22:00 CST 2021 0 179
神經網絡反向傳播算法(BP)公式推導(超詳細)

反向傳播算法詳細推導 反向傳播(英語:Backpropagation,縮寫為BP)是“誤差反向傳播”的簡稱,是一種與最優化方法(如梯度下降法)結合使用的,用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法,用來更新權值以最小化損失函數 ...

Sat Jan 11 01:27:00 CST 2020 3 11654
BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導圖解

BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導 開端: BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差(損失函數)定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...

Sun May 30 08:57:00 CST 2021 0 183
關於 RNN 循環神經網絡反向傳播求導

關於 RNN 循環神經網絡反向傳播求導 本文是對 RNN 循環神經網絡中的每一個神經元進行反向傳播求導的數學推導過程,下面還使用 PyTorch 對導數公式進行編程求證。 RNN 神經網絡架構 一個普通的 RNN 神經網絡如下圖所示: 其中 \(x^{\langle t ...

Tue Jan 12 04:19:00 CST 2021 0 991
神經網絡的正反向傳播算法推導

1 正向傳播 1.1 淺層神經網絡 為簡單起見,先給出如下所示的簡單神經網絡: 該網絡只有一個隱藏層,隱藏層里有四個單元,並且只輸入一個樣本,該樣本表示成一個三維向量,分別為為\(x_1\),\(x_2\)和\(x_3\)。網絡的輸出為一個標量,用\(\hat{y}\)表示。考慮 ...

Fri May 25 06:55:00 CST 2018 0 1181
 
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