在adaline网络里,如果按照梯度下降法来进行节点连接权值的调整的话,是比较简单的,只需要将计算期望与样本期望比较一下就可以计算出误差,通过误差计算梯度也是很简单的事情,但是在bp网络中,因为涉及多隐层,中间层的误差不好计算,所以不能够直接计算局部梯度 解决方法: 按照正常梯度下降调整权值的话,其公式应该是 $\Del...
直观理解前向和反向传播 1 定义网络结构 假设某二分类问题的网络结构由如图1.1组成(暂仅以2层网络举例,更高层数可依此类比),其输入的特征向量维数为n,隐藏层神经元个数为 ,输出层神经元个数为(由于是二分类问题,故仅含一个)。图1.1 神经网络结构 其训练过程为:首先获取训练数据 X ,初始化每层的训练参数.....
这个公式计算的是最后一层反向传播的公式,因为只有最后一层才有loss_function,而中间的隐含层的反向传播利用的公式则是下面的bp2,这个很重要,我一开始都没理解,最后一层和中间的隐含层是不一样的。 理解这个公式如同理解第一个公式一样,只是这里利用了前面的残差作为输入。 后两个就不讲了,只要有了这四个公式作...
反向传播简单原理及更新 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83320902
微软新出的模型GRIN,已经开源了。看起来和phy3.5差不多,其实是算法炒冷饭,GRIN的爽点是采用业界都不太用的MOE的训练求梯度方式STE(Straight-Through Estimator )来替换常用的gating gradient proxy来求梯度,众所周知,MOE是离散的所以是不可微的,因为不可微,就做不了反向传播。也就是BP。没BP,也就求不了梯度,动摇...