小北師兄作品 首發於微信公眾號 小北師兄 微信 ID: ncuneupa 由於排版原因,文章可能讀起來不太清晰,如果想看更好的排版,可以來我的公眾號:小北師兄 大家好,我是你們的小北師兄, ...
假設有兩個輸入值,一個隱藏節點,一個輸出節點,隱藏層和輸出層的激活函數都是 sigmoid 。下圖描述了這個網絡。假設損失函數是平方誤差L y y 一 正向傳播 假設我們試着輸入一些二分類數據,目標是 y 。我們從正向傳導開始,首先計算輸入到隱藏層 h w i x i . . . . . 隱藏層的輸出 激活函數f sigmoid a f h sigmoid . . . 把它作為輸出層的輸入,神經 ...
2020-05-09 22:19 0 552 推薦指數:
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JUnit是一個回歸測試框架,用於編寫和運行可重復的測試。它有以下特性: 本篇博客通過一個簡單的實例來展示JUnit3用於測試期望結果的斷言這一特性,一個例子足以。 1、建立一個Java Program,引入 ...
一, 需求簡介 : 1. 公司辦公,開發小團體在局域網內需要用一些應用,比如zookeeper,redis,rabbitmq等(這些軟件都在虛擬機 linux centos7 ). 問題在於公 ...
目錄 1 神經網絡 1.1 神經元 1.2 前饋網絡 1.3 梯度下降 1.4 誤差反向傳播 1.5 BP示例 2 多樣本 1 神經網絡 大量結構簡單的、功能接近的神經元節點按一定體系架構連接成的模擬 ...
1. 誤差反向傳播算法(Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...
摘要 本節將對反向傳播進行直觀的理解。反向傳播是利用鏈式法則遞歸計算表達式的梯度的方法。理解反向傳播過程及其精妙之處,對於理解、實現、設計和調試神經網絡非常關鍵。反向求導的核心問題是:給定函數 $f(x)$ ,其中 $x$ 是輸入數據的向量,需要計算函數 $f$ 關於 $x$ 的梯度,也就 ...
ReLU層的設計: ReLU函數: 導數: Sigmoid層的設計: Affine 層: Softmax-with-Loss 層的實現 對應誤差反向傳播法的神經網絡的實現: ...
內容引自:一個WebRTC實現獲取內網IP的例子(穿透NAT) 網頁代碼直接復制到下面(如果以上鏈接被牆,可以直接將下面代碼保存文件,然后在瀏覽器打開即可,不支持IE瀏覽器): ...