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...
接下来,我们将要介绍神经网络的训练算法:反向传播算法。 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...
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零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 简介:神经元 神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃函数;而当我们说神经元时,激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示: sigmoid函数的定义如下: 将其带入前面的式子,得到 sigmoid函数是一个非线性函数,值域是(...
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零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量sigmoid函数，则其输出：
接下来,我们将要介绍神经网络的训练算法:反向传播算法。 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...
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...
对于图1展示的神经网络,我们看到输入层的宽度和高度对应于输入图像的宽度和高度,而它的深度为1。接着,第一个卷积层对这幅图像进行了卷积操作(后面我们会讲如何计算卷积),得到了三个Feature Map。这里的"3"可能是让很多初学者迷惑的地方,实际上,就是这个卷积层包含三个Filter,也就是三套参数,每个Filter都可以把...
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃函数;而当我们说神经元时,激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示: 查看详情 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 ...