Affine层:神经网络的正向传播中,进行的矩阵的乘积运算,在几何学领域被称为“仿射变换”。几何中,仿射变换包括一次线性变换和一次平移,分别对应神经网络的加权和运算与加偏置运算。 Affine层的计算图:求矩阵的乘积与偏置的和的运算用计算图表示。各个节点间传播的是矩阵。 Affine层的反向传播:注意变量是多维数组。反向...
神经网络的推理通常不使用Softmax层。比如,用图5-28的网络进行推理时,会将最后一个Affine层的输出作为识别结果。神经网络中未被正规化的输出结果(上图中 Softmax 层前面的 Affine 层的输出)有时被称为“得分”。也就是说,当神经网络的推理只需要给出一个答案的情况下,因为此时只对得分最大值感兴趣,所以不需要...
affine层误差反向传播的式子 Affine层(全连接层)的误差反向传播的公式如下: 假设Affine层的输出为: z=Wx+b 其中,W是权重矩阵,x是输入,b是偏置。 Affine层的误差(或损失函数)为: E=2m1∑i=1m(zi−yi)2 其中,m是样本数量,yi是目标输出。 根据链式法则,误差对权重的导数为: ∂W∂E=m1∑i=1m(zi...
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近日在学习《深度学习入门:基于Python的理论与实现》这本书,在学习到误差反向传播法这一章时,书中给出了Affine层的计算图,但是却并没有给出推导过程,因而决定写一篇简短的文章来不严谨地推导一下。 假设X为输入数据,其矩阵大小为1行2列,W为权重系数矩阵,其大小为2行3列,B为偏置系数矩阵,其大小为1行3列,Y...
Affine层/Softmax层的实现 Affine 层 分别是形状为(2,)、(2, 3)、(3,) 的多维数组。这样一来,神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。 神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。因此,这里将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。
Affine 层其实是全连接层,Affine的名字来源于斯坦福的C231, 网上也很多实现:https://blog.csdn.net/achcxchca/article/details/80959735 Affine(仿射)的意思可以理解为前面一层中的每一个神经元都连接到当前层中的每一个神经元,加入仿射层输出的形状和数值都有所改变,这点类似于图像处理的仿射变换。在许多情况下...
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Affine层(仿射变换)的误差反向传播图如下: image.png 正向传播的公式: Y = X * W + B 这里X, W均为矩阵,其中X为输入数据,W为权重值, B为偏置值且是一个行向量。对上述公式的python代码如下: X = np.array([[0, 0, 0], [10, 10, 10]]) ...
【摘要】 仿射层(Affine Layer) 神经网络中的一个全连接层。仿射(Affine)的意思是前面一层中的每一个神经元都连接到当前层中的每一个神经元。在许多方面,这是神经网络的「标准」层。仿射层通常被加在卷... 仿射层(AffineLayer) 神经网络中的一个全连接层。仿射(Affine)的意思是前面一层中的每一个神经元都...