式2说明神经网络的每一层的作用实际上就是先将输入向量左乘一个数组进行线性变换,得到一个新的向量,然后再对这个向量逐元素应用一个激活函数。 每一层的算法都是一样的。比如,对于包含一个输入层,一个输出层和三个隐藏层的神经网络,我们假设其权重矩阵分别为W1,W2,W3,W4,每个隐藏层的输出分别是 ,神经网络的输...
事实上,现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛,除了练手之外,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。 我们以监督学习为例来解释反向传播算法。在零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降一文中我们介绍了什么是监督学习,如果忘记了可以再看一下。另外,我们设神经元的激活函数f为sigmoid函数(不同激活函数的计算公...
事实上,现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛,除了练手之外,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。 我们以监督学习为例来解释反向传播算法。在零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降一文中我们介绍了什么是监督学习,如果忘记了可以再看一下。另外,我们设神经元的激活函数f为sigmoid函数(不同激活函数的计算公...
反向传播算法(Back Propagation) 我们首先直观的介绍反向传播算法,最后再来介绍这个算法的推导。当然读者也可以完全跳过推导部分,因为即使不知道如何推导,也不影响你写出来一个神经网络的训练代码。事实上,现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛,除了练手之外,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。 我们以监督学习为例来...
零基础⼊门深度学习（3）-神经⽹络和反向传播算法 ⽆论即将到来的是⼤数据时代还是⼈⼯智能时代，亦或是传统⾏业使⽤⼈⼯智能在云上处理⼤数据的时代，作为⼀个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础⼊门...
反向传播算法(Back Propagation) 我们首先直观的介绍反向传播算法,最后再来介绍这个算法的推导。当然读者也可以完全跳过推导部分,因为即使不知道如何推导,也不影响你写出来一个神经网络的训练代码。事实上,现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛,除了练手之外,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。
专栏/零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 2020年03月16日 23:03161浏览· 1点赞· 0评论 礼赞妙法莲华经 粉丝:75文章:26 关注本文禁止转载或摘编 分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布...
由于简书不支持数学公式,请移步零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法。为了保证最佳阅读效果,请尽量在电脑上阅读。 相关文章 零基础入门深度学习(1) - 感知器...
第一、进行one-hot encoding,也就是那个norm函数,是每个元素表示成,如[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]的结构,十个元素对应输出层的10个节点,这样子我们再取train_label的前五个元素,就变成如图。一个大[ ]里有60000个小[ ],每个小[ ]里面有10个有元素。此时对于整个数据集,它的shape是(60000,10) ...
反向传播算法(Back Propagation) 我们首先直观的介绍反向传播算法,最后再来介绍这个算法的推导。当然读者也可以完全跳过推导部分,因为即使不知道如何推导,也不影响你写出来一个神经网络的训练代码。事实上,现在神经网络成熟的开源实现多如牛毛,除了练手之外,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。