原文:神經網絡前向傳播與反向傳播

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,那么我們就要訓練出一個最符合真實數據的映射f。訓練最符合真實數據f的過程就是神經網絡的訓練過程,神經網絡的訓練可以分為兩個步 ...

2020-09-15 20:50 0 675 推薦指數:

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詳解神經網絡傳播反向傳播(從頭推導)

詳解神經網絡傳播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 ...

Sun Nov 14 07:22:00 CST 2021 0 179
神經網絡傳播FP和反向傳播BP

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 ...

Sat Jul 28 00:52:00 CST 2018 0 2024
神經網絡傳播反向傳播公式 詳細推導

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Tue Mar 24 08:06:00 CST 2020 0 1508
神經網絡中的參數的求解:向和反向傳播算法

神經網絡最基本的知識可以參考神經網絡基本知識,基本的東西說的很好了,然后這里講一下神經網絡中的參數的求解方法。 注意一次的各單元不需要與后一層的偏置節點連線,因為偏置節點不需要有輸入也不需要sigmoid函數得到激活值,或者認為激活值始終是1. 一些變量解釋: 標上“”的圓圈被稱為 ...

Tue Dec 30 22:09:00 CST 2014 0 13623
循環神經網絡(RNN)模型與反向傳播算法

    在前面我們講到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和反向傳播算法,這些算法都是向反饋的,模型的輸出和模型本身沒有關聯關系。今天我們就討論另一類輸出和模型間有反饋的神經網絡:循環神經網絡(Recurrent Neural Networks ,以下簡稱RNN),它廣泛的用於自然語言處理 ...

Tue Mar 07 03:57:00 CST 2017 166 118160
深度學習之前饋神經網絡傳播和誤差反向傳播

這篇文章主要整理三部分內容,一是常見的三種神經網絡結構:神經網絡、反饋神經網絡和圖網絡;二是整理神經網絡中正向傳播、誤差反向傳播和梯度下降的原理;三是梯度消失和梯度爆炸問題的原因及解決思路。 一、神經網絡結構 目前比較常用的神經網絡結構有如下三種: 1、神經網絡 神經網絡中 ...

Sat Apr 13 06:39:00 CST 2019 0 4506
卷積神經網絡中的反向傳播

卷積神經網絡中的反向傳播 反向傳播是梯度下降法在神經網絡中應用,反向傳播算法讓神經網絡的訓練成為來可能。 首先要弄清一點,神經網絡的訓練過程就是求出一組較好的網絡權值的過程。反向傳播的直觀解釋就是先用當前網絡的權值計算結果,然后根據計算結果和真實結果的差值來更新網絡的權值,使得計算結果和真實 ...

Tue May 30 00:57:00 CST 2017 0 1427
神經網絡與誤差反向傳播

目錄 1 神經網絡 1.1 神經元 1.2 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 ...

Sun Oct 03 08:47:00 CST 2021 0 105
 
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