1.2反向传播的计算 在1.1节里,我们已经了解了数据沿着神经网络前向传播的过程,这一节我们来介绍更重要的反向传播的计算过程。假设我们使用随机梯度下降的方式来学习神经网络的参数,损失函数定义为L(y,\tilde{y}),其中y是该样本的真实类标。使用梯度下降进行参数的学习,我们必须计算出损失函数关于神经网络中各层参数(...
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇) 反向传播算法(BackpropagationAlgorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导)...
1.2反向传播的计算 在1.1节里,我们已经了解了数据沿着神经网络前向传播的过程,这一节我们来介绍更重要的反向传播的计算过程。假设我们使用随机梯度下降的方式来学习神经网络的参数,损失函数定义为 ,其中y是该样本的真实类标。使用梯度下降进行参数的学...
在“load_dataset”函数中,我们实现了数据集的读取、数据的归一化处理以及对数据集进行了“shuffle”操作等,最后函数返回了划分好的训练集和验证集。 实现数据预处理之后,接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方,可以查看“一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)”)。首...
实现数据预处理之后,接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方,可以查看"一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)")。首先我们实现神经元的计算部分、激活函数以及激活函数的求导部分。 def fun_z(weights, inputs): """计算神经元的输入:z = weight * inputs + b ...
反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单...
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇) 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
在“load_dataset”函数中,我们实现了数据集的读取、数据的归一化处理以及对数据集进行了“shuffle”操作等,最后函数返回了划分好的训练集和验证集。 实现数据预处理之后,接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方,可以查看“一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)”)。首...
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇) 反向传播算法(BackpropagationAlgorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。
在“load_dataset”函数中,我们实现了数据集的读取、数据的归一化处理以及对数据集进行了“shuffle”操作等,最后函数返回了划分好的训练集和验证集。 实现数据预处理之后,接下来我们开始实现BP算法的关键部分(如果读者对算法原理有不清楚的地方,可以查看“一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)”)。首...