詳解神經網絡的前向傳播和反向傳播本篇博客是對Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章內容的解讀，有興趣的朋友可以直接閱讀原文Neural Network and Deep Learning。 　　對神經網絡有些了解的人 ...

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 ...

的。值得一提的是，BP算法不僅適用於多層前饋網絡，對於其他類型的神經網絡，例如：訓練卷積神經網絡和遞歸神經網絡。 ...

構造：輸入神經元個數等於輸入向量維度，輸出神經元個數等於輸出向量維度。（x1=(1,2,3),則需要三個輸入神經元 一 前向后傳播 隱層： 輸出層： 一般化 ，向量 ...

反向傳播算法詳細推導 反向傳播（英語：Backpropagation，縮寫為BP）是“誤差反向傳播”的簡稱，是一種與最優化方法（如梯度下降法）結合使用的，用來訓練人工神經網絡的常見方法。該方法對網絡中所有權重計算損失函數的梯度。這個梯度會反饋給最優化方法，用來更新權值以最小化損失函數 ...

１　神經網絡 神經網絡就是將許多個單一“神經元”聯結在一起，這樣，一個“神經元”的輸出就可以是另一個“神經元”的輸入。例如，下圖就是一個簡單的神經網絡： 我們使用圓圈來表示神經網絡的輸入，標上“”的圓圈被稱為偏置節點，也就是截距項。神經網絡最左邊的一層叫做輸入層，最右 ...

在本篇章，我們將專門針對vanilla RNN，也就是所謂的原始RNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》系列介紹。 注意： 本系列的關注點主要在反向梯度推導以及代碼上的驗證，涉及到的前向傳播相對而言不會做太詳細的介紹 ...

前言 在本篇章，我們將專門針對LSTM這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。 關於LSTM的梯度推導，這一塊確實挺不好掌握，原因有： 一些經典的deep learning 教程，例如花書缺乏相關的內容 一些經典的論文不太好看懂，例如On the difficulty ...