这段时间跟着吴恩达的深度学习课程不断学习,直到学到卷积神经网络这一章节时,吴恩达在编程作业上留下了卷积神经网络反向传播的代码并标注选修(然而那点解释对我来说很难看懂),本着对深度学习深入学习的心态,我对这一块知识开始了探索。现在,就让我给大家讲述一下卷积神经网络的反向传播。 在此之前,大家务必熟悉一些...
神经网络的正向传播和反向传播梯度下降的推导过程其实在吴恩达机器学习公开课第五周:https://zhuanlan.zhihu.com/p/74167352已经推导过了,不过之前的例子不够通用,重点在于解释反向传播的过程。这次我们进行更通用点的推导。 首先,我们总结一下单个神经网络和简单神经网络的向量化表示,然后对一个2层神经网络进行前向传播...
dW[l]为 (n[l],n[l-1]),dz[l]为 (n[l],1),a[l-1]为 (n[l-1],1),因此,要得到 dW[l]的维度,应该将 dz[l]放在前,并与a[l-1]T作点积运算。(注:吴恩达老师在讲课时,写的是a[l-1],我个人认为此处是笔误,欢迎大家讨论) 3. 同样根据公式①,容易得出:db[l]= dz[l]。 4. 最后,...
37-3.10-反向传播函数的推导(选修)是2023最新!!吴恩达深度学习的第36集视频,该合集共计41集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
继吴恩达机器学习公开课之后,吴恩达大佬又和网易合作,免费开放了深度学习的课程,感谢大佬,感谢网易,同样感谢提供配套课程讲义的黄海广博士。 本文主要是个人的学习总结,原内容源于视频第一门课:神经网络和深度学习—第三周,文章内容同步发布在语雀文档上。 课程资源:网易云课堂课程资源课程配套讲义 ...
吴恩达lstm反向传播推导 吴恩达反向传播算法 代价函数 参考视频: 9 - 1 - Cost Function (7 min).mkv 假设神经网络的训练样本有𝑚个,每个包含一组输入 𝑥 和一组输出信号 𝑦,𝐿 表示神经网络层数,𝑆𝐼表示每层神经元的个数( 𝑆𝑙 表示输出层神经元个数),𝑆𝐿代表最后一层中处理单元的个数...
吴恩达老师推荐的小技巧,通过核对矩阵的维数可以有效地判断代码是否有错。核对矩阵维数对后面的反向传播公式的推导很有帮助。 图2 神经网络示意图2 举个例子:z[1]= W[1]·x+ b[1] 从图2可以看出:x 的维度是 (2,1),且 z[1]的维度是 (3,1),由于等式两边维度一致,因此可以推出 W[1]的维度为 (3,...
在学习达叔的deeplearning.ai课程中,学到了不少东西,然后有些地方没有想得特别透彻,尤其是在推到正向和反向传播的时候,应该没有特别具体的推导过程,所以我在这里写一下推导过程,写得比较具体,我觉得推到过程应该没有问题,要是有啥错误请指教。 维度解释如下表所示 ...
在吴恩达老师的深度学习课程代码的基础上,对LSTM的正反向传播公式做推导 其实并不想写这篇文的,因为感觉没什么必要和含量,而且还是手写到笔记本上的,但是看了看好久没写博客了,所以决定扫描出来水一篇。 这段时间把CNN经典论文看了快十篇,然后开始转到NLP学习。那么就离不开LSTM,NG给的公式我觉得有问题所以找了下...
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