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 ...

在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之數學基礎篇：矩陣微分與求導中，我們總結了一些用於推導神經網絡反向梯度求導的重要的數學技巧。此外，通過一個簡單的demo，我們初步了解了使用矩陣求導來批量求神經網絡參數的做法。在本篇章，我們將專門針對DNN/FNN這種網絡結構進行前向傳播介紹和反向梯度推導。更多 ...

。 反向梯度求導涉及到矩陣微分和求導的相關知識，請見《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之數學基礎篇：矩陣微分 ...

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 ...

在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之CNN的前向傳播和反向梯度推導 中，我們學習了CNN的前向傳播和反向梯度求導，但知識仍停留在紙面。本篇章將基於深度學習框架tensorflow驗證我們所得結論的准確性，以便將抽象的數學符號和實際數據結合起來，將知識固化。更多相關內容請見《神經網絡的梯度推導 ...

在《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》之FNN（DNN）的前向傳播和反向梯度推導中，我們學習了FNN（DNN）的前向傳播和反向梯度求導，但知識仍停留在紙面。本篇章將基於深度學習框架tensorflow驗證我們所得結論的准確性，以便將抽象的數學符號和實際數據結合起來，將知識固化。更多相關內容請見 ...

最近在跟着Andrew Ng老師學習深度神經網絡.在學習淺層神經網絡(兩層)的時候,推導反向傳播公式遇到了一些困惑,網上沒有找到系統推導的過程.后來通過學習矩陣求導相關技巧,終於搞清楚了.首先從最簡單的logistics回歸(單層神經網絡)開始. logistics regression中的梯度 ...

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDg4 ...