BP神經網絡梯度下降算法 目錄(?)[+] 菜鳥初學人智相關問題，智商低，艱苦學習中，轉文只為保存，其中加上了一些個人注釋，便於更簡單的理解~新手也可以看，共勉。 轉自博客園@ 編程De： http ...

Theory for f : \(\mathbb{R}^{n} \mapsto \mathbb{R}\) 先定義一個標識：scalar-product \(\langle a | b\rangle= ...

系列博客，原文在筆者所維護的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 點擊star加星不要吝嗇，星越多筆者越努力。 第2章 神經網絡中的三個基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 這三大概念是：反向傳播，梯度下降，損失函數。 神經網絡訓練的最基本的思想就是：先“猜 ...

https://blog.csdn.net/weixin_38206214/article/details/81143894 在深度學習的路上，從頭開始了解一下各項技術。本人是DL小白，連續記錄我自 ...

一、序言 　　動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法，我們知道在梯度下降的過程中，雖然損失的整體趨勢是越來越接近0，但過程往往是非常曲折的，如下圖所示： 　　特別是在使用mini-batch后，由於單次參與訓練的圖片少了，這種“曲折”被放大了好幾倍。前面我們介紹過L2 ...

在求解神經網絡算法的模型參數，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我個人學習時對梯度下降的理解，如有不對的地方歡迎指出。 1、✌ 梯度定義 微積分我們學過，對多元函數的各個變量求偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分內容。 使用梯度下降算法進行學習（Learning with gradient descent） 1. 目標 我們希望有一個算法，能讓我們找到權重和偏置，以至於網絡的輸出y(x) 能夠擬合所有 ...

在FNN（DNN）的前向傳播，反向梯度推導以及代碼驗證中，我們不僅總結了FNN（DNN）這種神經網絡結構的前向傳播和反向梯度求導公式，還通過tensorflow的自動求微分工具驗證了其准確性。在本篇章，我們將專門針對CNN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 ...