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 ...

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 ...

一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 順着梯度下滑，找到最陡的方向，邁一小步，然后再找當前位，置最陡的下山方向，再邁一小步… 通過比較以上兩個圖，可以會發現，由於初始值的不同，會得到兩個不同的極小值，所以權重初始值的設定也是十分重要的，通常的把W全部設置為0很容易掉到局部最優 ...

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 ...

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 ...

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 ...

我們構想有一個神經網絡，輸入為兩個input，中間有一個hidden layer，這個hiddenlayer當中有三個神經元，最后有一個output。 圖例如下： 在實現這個神經網絡的前向傳播之前，我們先補充一下重要的知識。 一.權重w以及input的初始化 我們初始化 ...

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 ...