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~ ...
. 深度學習有哪些應用 圖像:圖像識別 物體識別 圖片美化 圖片修復 目標檢測。 自然語言處理:機器創作 個性化推薦 文本分類 翻譯 自動糾錯 情感分析。 數值預測 量化交易 . 什么是神經網絡 我們以房價預測的案例來說明一下,把房屋的面積作為神經網絡的輸入 我們稱之為 ,通過一個節點 一個小圓圈 ,最終輸出了價格 我們用 表示 。其實這個小圓圈就是一個單獨的神經元,就像人的大腦神經元一樣。如果 ...
2019-08-04 15:07 0 2159 推薦指數:
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~ ...
1、得分函數 線性分類器:在坐標系上就是一直線,大於它就是1,小於它就是0。 一張圖假設是32*32*3的像素矩陣,首先把它平展為3072*1的向量,如果最后結果只能是10個類別。那么得分函數結果將是10*1的向量。w將是10*3072的矩陣,b是10*1的向量 ...
1. softmax函數定義 softmax函數為神經網絡定義了一種新的輸出層:它把每個神經元的輸入占當前層所有神經元輸入之和的比值,當作該神經元的輸出。假設人工神經網絡第$L$層的第$j$個節點的帶權輸入為 在該層應用softmax函數作為激活函數,則第$j$個節點的激活值 ...
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 ...
作者韓小雨 類比幾個人站成一排,第一個人看一幅畫(輸入數據),描述給第二個人(隱層)……依此類推,到最后一個人(輸出)的時候,畫出來的畫肯定不能看了(誤差較大)。 反向傳播就是,把畫拿給最后一個人看(求取誤差),然后最后一個人就會告訴前面的人下次描述時需要注意哪里(權值修正)。 不知 ...
前向傳播 通過輸入樣本x及參數\(w^{[1]}\)、\(b^{[1]}\)到隱藏層,求得\(z^{[1]}\),進而求得\(a^{[1]}\); 再將參數\(w^{[2]}\)、\(b^{[2]}\)和\(a^{[1]}\)一起輸入輸出層求得\(z^{[2]}\),進而求得 ...
什么是反向傳播 作者:韓小雨 類別:①反向傳播算法 ②反向傳播模型 反向傳播算法(英:Backpropagation algorithm,簡稱:BP算法) 算法簡介:是一種監督學習算法,常被用來訓練多層感知機。 於1974年,Paul Werbos[1]首次給出了如何訓練一般網絡的學習 ...
softmax是logisitic regression在多酚類問題上的推廣,\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)為各個類的權重因子,\(b\)為各類的門檻值。不要想象成超平面,否則很難理解,如果理解成每個類的打分函數,則會直觀許多。預測時我們把樣本分配到得分最高的類 ...