神经网络反向传播推导

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神经网络反向传播的数学原理

如果能二秒内在脑袋里解出下面的问题，本文便结束了。 已知：，其中。 求：，，。 到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。 首先，反向传播的数学原理是 “求导的链式法则” : 设和为的可导函数，则。 接下来介绍 矩阵、向量求导的维数相容原则 利用维
玄学酱 6年前 1323

反向传播算法推导-全连接神经网络

本文《反向传播算法推导-全连接神经网络》系SIGAI原创，只供学习使用，未经允许，不得转载，不得用于商业用途。
sigai大讲堂 5年前 1990

零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

   神经元   神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示：       sigmoid函数的定义如下：     将其带入前面的式子，得
lhyxcxy 7年前 5030

卷积神经网络(CNN)反向传播算法

1. 回顾DNN的反向传播算法 　　　　我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的δLδL: δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL)δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL) 　　　　利用
文艺小青年 6年前 2418

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RN
文艺小青年 6年前 2770

RNN系列教程之三 | 基于时间的反向传播算法和梯度消失问题

前一部分中，我们介绍了如何在Python和Theano框架下实现RNN，但还未深入了解时序反向传播算法（BPTT）是如何计算梯度的。 这周，我们将简单介绍BPTT，并解释其与传统反向传播的区别。我们还将了解梯度消失问题，这也是推动LSTM（长短时记忆）和GR
玄学酱 6年前 4024

纯用NumPy实现神经网络

![1_fiYPinouczFoVeB6KYqs9Q](https://yqfile.alicdn.com/a6c0d3a6c84a558afa79a990e77119689c681f90.gif) Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级
【方向】 5年前 2396

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解 21 表征假设和激活函数 1 神经网络过程描述 2 神经网络相关的几个问题 22 结构设计Architecture Design 23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective 24
技术小能手 5年前 2501

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