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...
/*** 反向传播梯度计算* @param E 期望的输出*/publicvoidbackPropagation(double...E){double[][]...
1、前向传播 通过前向传播我们就能够计算出总的损失函数,然后靠反向传播的时候计算梯度,并且更新我们的参数。 2、反向传播 2.1、推导dW 由Z = WX+b我们就能够知道如下的式子 通过上面的公式,我们采用微分的方式得到下面: 上面一共有m个式子,然后我们全部相加起来,就得到了 采用同样的方式,我们就能得到dW的公式:...
3. 前向传播和反向传播 3.1 前向传播 Input:a[l-1] Output:a[l], cache(z[l]) (or W[l], b[l]) FP 的两个公式,比较简单,直接代入即可(主要根据这两个公式推导BP): z[l]= W[l]·a[l-1]+ b[l]--- ① a[l]= g[l](z[l])--- ② 3.2 反向传播 Input:da[l] Output:da[l-1...
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,...
今天趁着周末又回顾了一下吴恩达神经网络反向传播,也试着自己推一下数学公式,如有错误,欢迎评论区指正。 目标公式: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(神经网络参数的反向传播算法) (1)神经网络结构的代价函数 它能在给定训练集时,为神经网络拟合参数 (2)让代价函数最小化的算法—反向传播算法 反向传播算法,也就是首先计算最后一层的误差,然后再一层一层反向求出各层的误差,直到倒数第二层。 这个就是反向传播算法的通俗解释。 关于上图的解释 ...
吴恩达深度学习1—深度神经网络的反向传播推导 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】第五周—神经网络反向传播算法已经推导过了,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...