神經網絡的前向傳播和反向傳播公式詳細推導 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 ...

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 ...

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 ...

在本篇章，我們將專門針對vanilla RNN，也就是所謂的原始RNN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《神經網絡的梯度推導與代碼驗證》系列介紹。 注意： 本系列的關注點主要在反向梯度推導以及代碼上的驗證，涉及到的前向傳播相對而言不會做太詳細的介紹 ...

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 ...

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 ...