前向傳播算法
不同的神經網絡結構前向傳播的方式也不一樣，本節介紹最簡單的全鏈接神經網絡結構的前向傳播算法。之所以稱之為全鏈接神經網絡是因為相鄰兩層之間任意兩個節點都有連接，如下圖所示： 計算神經網絡的前向傳播結果需要三部分信息： 第一個部分 ...
原文：前向分布算法
前向分布算法 前面我介紹了提升樹和AdaBoost算法，它們都是統計學習方法中提升方法中的一類，這兩個算法都涉及到了前向分布算法。 前向分布算法的思路是從前向后，每一步學習一個基函數及其系數，最終逐步逼近優化目標函數式。 介紹它，還需要介紹一下加法模型： 如果給定了損失函數L,那我們的優化目標即為： 這個數學表達式，看過我之前博客的應該都很清楚，它表達的什么對於這個優化問題，按照前向分布算法的思 ...
2020-02-29 00:45 0 1107 推薦指數：
相關推薦
前向分步算法
前向分步算法 在Adaboost算法中，最終的目的是構建弱分類器的線性組合： 從而得到最終分類器。 我們看看加法模型： 這是一個復雜的優化問題。 前向分布算法求解這一優化問題的思想： 因為學習的是加法模型，那如果能夠從前向后，每一步只學習一個基函數及其系數，然后逐步 ...
2. CNN卷積網絡-前向傳播算法
1. CNN卷積網絡-初識 2. CNN卷積網絡-前向傳播算法 3. CNN卷積網絡-反向更新 1. 前言 我們已經了解了CNN的結構，CNN主要結構有輸入層，一些卷積層和池化層，后面是DNN全連接層，最后是Softmax激活函數的輸出層。這里我們用一個彩色的汽車樣本的圖像識別再從感官上回 ...
分詞-前向最大匹配算法
前向最大匹配算法（Forward Max Match） 依賴於詞典匹配 # 前提條件 語句已經去掉特殊標點符號需要預先設置一個字典，然后根據字典進行匹配 # 算法原理 首先我們可以規定一個詞的最大長度，每次掃描的時候尋找當前開始的這個長度的詞來和字典中的詞匹配，如果沒有找到，就縮短 ...
LSTM模型與前向反向傳播算法
在循環神經網絡(RNN)模型與前向反向傳播算法中，我們總結了對RNN模型做了總結。由於RNN也有梯度消失的問題，因此很難處理長序列的數據，大牛們對RNN做了改進，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常規RNN的梯度消失，因此在工業界得到 ...
HMM 前向后向算法（轉）
最近研究NLP頗感興趣，但由於比較懶，所以只好找來網上別人的比較好的博客，備份一下，也方便自己以后方便查找（其實，一般是不會再回過頭來看的，嘿嘿 -_-!!) 代碼自己重新寫了一遍，所以就不把原文代碼貼過來了。 1. 前向算法（摘自http://www.cnblogs.com ...
前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)
雖然學深度學習有一段時間了，但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...
隱馬爾可夫(HMM)、前/后向算法、Viterbi算法
HMM的模型 圖1 如上圖所示，白色那一行描述由一個隱藏的馬爾科夫鏈生成不可觀測的狀態隨機序列，藍紫色那一行是各個狀態生成可觀測的隨機序列 ...