前向傳播與反向傳播
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 ...
原文：前向傳播和反向傳播實戰（Tensor）
前面在mnist中使用了三個非線性層來增加模型復雜度，並通過最小化損失函數來更新參數，下面實用最底層的方式即張量進行前向傳播 暫不采用層的概念 。 主要注意點如下： 進行梯度運算時，tensorflow只對tf.Variable類型的變量進行記錄，而不對tf.Tensor或者其他類型的變量記錄 進行梯度更新時，如果采用賦值方法更新即w w x的形式，那么所得的w 是tf.Tensor類型的變量，所 ...
2020-01-22 18:36 1 680 推薦指數：
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