卷积网络反向传播求导

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卷积网络反向传播求导 相关的博客

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 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sigmo
桃子红了呐 6年前 700

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 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sigmo
桃子红了呐 6年前 630

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 7年前 1323

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

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

反向传播算法最全解读，机器学习进阶必看！

目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多，那我们还有必要再写一份教程吗？答案是‘需要’。 为什么这么说呢？我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课，尽管网上有很多反向传播算法的教程，但他却找不到一份令他满意的教程，因此我们决定自己写一份关于反向传
云栖大讲堂 7年前 1062

深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？

这是言论的主要出处： Artificial intelligence pioneer says we need to start over（http://t.cn/RpR0Q18） 以及 Fei-Fei Li 在 Twitter 上的评论： Echo Geo
玄学酱 7年前 1414

原来CNN是这样提取图像特征的。。。

1.卷积操作 假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作（其实就是简单的点乘运算）： 一个图像矩阵经过一个卷积核的卷
技术小能手 5年前 2248

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