/*** 反向传播梯度计算* @param E 期望的输出*/publicvoidbackPropagation(double...E){double[][]...
1. 首先求dz[l],由公式②,dz[l]= da[l]*g[l]'(z[l]),根据链式求导法则得出,因为*是元素对应相乘,所以两者顺序对结果不影响。 2. 再求dW[l],由公式①,dW[l]= dz[l]·a[l-1]T,因为乘积为点乘,因此两者顺序影响结果。此时,我们可以分析矩阵的维度来判断顺序以及是否要转置。dW[l]为 (n[l],...
1. 首先求dz[l],由公式②,dz[l]= da[l]*g[l]'(z[l]),根据链式求导法则得出,因为*是元素对应相乘,所以两者顺序对结果不影响。 2. 再求dW[l],由公式①,dW[l]= dz[l]·a[l-1]T,因为乘积为点乘,因此两者顺序影响结果。此时,我们可以分析矩阵的维度来判断顺序以及是否要转置。dW[l]为 (n[l],...
吴恩达反向传播公式 第一步:核对矩阵维数,以下图为例 第二步:前向传播,此步略过 第三步:反向传播
《吴恩达机器学习》9 神经网络参数的反向传播算法 神经网络参数的反向传播算法 前言 一、代价函数 二、反向传播算法 1、算法简单解析 2、直观理解 三、综合应用 1、梯度检验 2、随机初始化 3、综合 总结 前言 BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下,适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的...
吴恩达机器学习 EX4 作业 神经网络反向传播 手写数字 1、神经网络 神经网络通过前向传播计算输出层的隐藏层的误差,反向传播计算前一层的误差及代价函数的偏导数,反向更新各层参数theta 2、作业介绍 在前面的练习中,您实现了神经网络的前馈传播,并使用我们提供的权值来预测手写数字。在本练习中,您将实现反向传播算法来...