目錄 　　基礎概念 　　自定義一個網絡為例 　　初始化模型參數 　　計算卷積核上的梯度 　　梯度更新 　　PyTorch實戰 　　參考資料 在很多機器學習的資料中，對梯度反向傳播在全連接神經網絡的應用介紹的比較多；但是較少有介紹過卷積網絡的梯度是如何反向傳播的，這也是知乎公司 ...

本文目的： 以自己的理解，大致介紹神經網絡，並梳理神經網絡的正向和反向傳播公式。 神經網絡簡介 神經網絡是機器學習的分支之一，因為大量數據的出現和可供使用以及神經網絡因深度和廣度的增加對於大量數據的可擴展性，目前神經網絡逐漸變成了除常規機器學習方法外的另一個主流。人們所認識的神經網絡一般 ...

　　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 ...

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 ...

BP算法： 　　1.是一種有監督學習算法，常被用來訓練多層感知機。 　 2.要求每個人工神經元（即節點）所使用的激勵函數必須可微。 　　（激勵函數：單個神經元的輸入與輸出之間的函數關系叫做激勵函數。） 　　（假如不使用激勵函數，神經網絡中的每層都只是做簡單的線性變換，多層輸入疊加后 ...

1. 神經元模型 在神經網絡中，最基本的單元為神經元。在生物的角度上來看，神經元互相連接，在神經元處於“興奮“狀態時，會向其相連的神經元傳遞化學物質。其中處於”興奮“的條件為：神經元的電位達到某個閾值。 類似的，在神經網絡模型中，一個基本的神經 ...

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： 1、前饋神經網絡 前饋神經網絡中 ...

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 ...