原文:梯度下降、反向傳播原理,計算圖

梯度下降原理及其過程:https: blog.csdn.net qq article details 有限差分估計梯度: 寫起來簡單,但速度慢而且結果區分度不大 解析梯度: 計算圖: 反向傳播工作機制: 從輸出開始乘以每個節點的本地梯度,一直傳遞到輸入 梯度從后向前傳播 鏈式法則 sigmoid函數: 加法門 max門 乘法門: 加法門相當於分配梯度 max門相當於路由器,將梯度傳給上游最大值所在 ...

2019-06-09 18:29 0 819 推薦指數:

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梯度下降法與反向傳播

一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 順着梯度下滑,找到最陡的方向,邁一小步,然后再找當前位,置最陡的下山方向,再邁一小步… 通過比較以上兩個,可以會發現,由於初始值的不同,會得到兩個不同的極小值,所以權重初始值的設定也是十分重要的,通常的把W全部設置為0很容易掉到局部最優 ...

Mon Apr 17 00:06:00 CST 2017 0 14954
Numpy梯度下降反向傳播代碼實現

代碼 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N是批量大小; D_in是輸入維度; # 49/5000 H是隱藏的維度; D_out是輸出維 ...

Mon Sep 28 04:39:00 CST 2020 0 509
神經網絡系列之二 -- 反向傳播梯度下降

系列博客,原文在筆者所維護的github上:https://aka.ms/beginnerAI, 點擊star加星不要吝嗇,星越多筆者越努力。 第2章 神經網絡中的三個基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 這三大概念是:反向傳播梯度下降,損失函數。 神經網絡訓練的最基本的思想就是:先“猜 ...

Fri Dec 20 19:11:00 CST 2019 2 1334
神經網絡反向傳播梯度計算數學原理

[神經網絡]反向傳播梯度計算數學原理 1 文章概述 本文通過一段來自於Pytorch官方的warm-up的例子:使用numpy來實現一個簡單的神經網絡。使用基本的數學原理,對其計算過程進行理論推導,以揭示這幾句神奇的代碼后面所包含的原理。 估計對大多數的同學來說,看完這個文章,肯定會 ...

Wed Dec 27 16:42:00 CST 2017 2 3331
神經網絡反向傳播時的梯度計算技巧

相信每一個剛剛入門神經網絡(現在叫深度學習)的同學都一定在反向傳播梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白,神經網絡無非就是正向算一遍Loss,反向算一下每個參數的梯度,然后大家按照梯度更新就好了。問題是梯度到底怎么求呢?課上往往舉的是標量的例子,可是一到你做作業 ...

Tue Jun 26 15:03:00 CST 2018 1 2026
BP原理 - 前向計算反向傳播實例

Outline 前向計算 反向傳播 很多事情不是需要聰明一點,而是需要耐心一點,踏下心來認真看真的很簡單的。 假設有這樣一個網絡層: 第一層是輸入層,包含兩個神經元i1 i2和截距b1; 第二層是隱含層,包含兩個神經元h1 h2和截距b2, 第三層是輸出o1,o2 ...

Wed May 29 01:01:00 CST 2019 0 745
<反向傳播(backprop)>梯度下降法gradient descent的發展歷史與各版本

  梯度下降法作為一種反向傳播算法最早在上世紀由geoffrey hinton等人提出並被廣泛接受。最早GD由很多研究團隊各自獨立提出來,可大都無人問津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同時hinton為自己的研究多次走動人際關系使得其論文出現在了當時的《nature》上,因此GD得到 ...

Mon Oct 07 02:33:00 CST 2019 1 596
 
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