深度學習之反向傳播算法（BP）代碼實現
反向傳播算法實戰 本文僅僅是反向傳播算法的實現，不涉及公式推導，如果對反向傳播算法公式推導不熟悉，強烈建議查看另一篇文章神經網絡之反向傳播算法（BP）公式推導（超詳細） 我們將實現一個 4 層的全連接網絡，來完成二分類任務。網絡輸入節點數為 2，隱藏 層的節點數設計為：25、50和25，輸出層 ...
原文：tensorflow 2.0 學習 （七） 反向傳播代碼逐步實現
數據集為： 代碼為： 誤差為： 准確率為： 這個例子的目的是為讓讀者更進一步了解反向傳播，包括數學上的理解和代碼上的理解。 大體上還是能理解文中的含義，只是細節上要自己動手去算，故使用tensorflow封裝好的函數，會簡化很多代碼， 會使學習者的成就感增加，否者的話，看到這么多數學公式以及代碼的實現，早就放棄了 下一次，我想更新關於tensorboard可視化的一些學習代碼和感興趣的東西。 但是 ...
2019-12-29 17:56 0 1574 推薦指數：
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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是輸出維度。 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 創建隨機 ...
深度學習中的前向傳播與反向傳播
在深度學習中，前向傳播與反向傳播是很重要的概念，因此我們需要對前向傳播與反向傳播有更加深刻的理解，假設這里有一個三層的神經網絡 在這里，上面一排表示的是前向傳播，后面一排表示的是反向傳播，在前向傳播的情況每一層將通過一層激活函數去線性化，並且在前向傳播的過程中會緩存z[l],最終輸出y ...
【深度學習】BP反向傳播算法Python簡單實現
轉載：火燙火燙的 個人覺得BP反向傳播是深度學習的一個基礎，所以很有必要把反向傳播算法好好學一下 得益於一步一步弄懂反向傳播的例子這篇文章，給出一個例子來說明反向傳播 不過是英文的，如果你感覺不好閱讀的話，優秀的國人已經把它翻譯出來了。 一步一步弄懂反向傳播的例子（中文翻譯） 然后我使用 ...
Tensorflow--卷積的梯度反向傳播
Tensorflow–卷積的梯度反向傳播 一.valid卷積的梯度 我們分兩種不同的情況討論valid卷積的梯度：第一種情況，在已知卷積核的情況下，對未知張量求導(即對張量中每一個變量求導)；第二種情況，在已知張量的情況下，對未知卷積核求導(即對卷積核中每一個變量求導) 1. ...
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這里將講解tensorflow是如何通過計算圖來更新變量和最小化損失函數來反向傳播誤差的；這步將通過聲明優化函數來實現。一旦聲明好優化函數，tensorflow將通過它在所有的計算圖中解決反向傳播的項。當我們傳入數據，最小化損失函數，tensorflow會在計算圖中根據狀態相應的調節變量 ...