最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。 如果你看了我的文章感觉一头雾水,那是因为我还没学透。 CNN卷积层的反向传播相对比较复杂一点。 一、首先来看看前向传播算法 (1)单通道---极简情况 为了简单起见,设输…
卷积神经网络(CNN)反向传播算法 - 刘建平Pinard - 博客园www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向...
c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算。 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是,一般神经网络中每一层输入输出a,z都只是一个向量,而CNN中的a,z是一个三维张量,即由若干个输入的子矩阵组成。其次: 池化层没有激活函数。这个问题倒比较好解决,我们可以令池化层的激活函数为σ(z)=z,即激活后就是...
而卷积神经网络相对比较复杂,在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法,如果神经网络l+1层某个结点的delta误差要传到l层,我们就去找前向传播时l+1层的这个结点和第l层的哪些结点有关系,权重是多少,那么反向传播时,de...
的转化方式如上图,首先将输入图像与卷积核分别按单通道图像展开,然后将展开后的矩阵在行方向级联。此时,已经将CNN转化为了FC,与反向传播算法完全一致,这里不再做详细介绍。 2. Average pooling的反向传播 不用求,因为 为常数。 3. Max-pooling的反向传播 ...
CNN卷积神经网络和反向传播随着人工智能技术的快速发展,卷积神经网络(CNN)和反向传播算法在图像处理、语音识别、自然语言处理等众多领域得到了广泛应用。本文将详细介绍CNN卷积神经网络和反向传播算法的基本概念、应用及案例分析,并总结其中的重点词汇或短语。一、卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习的算法,它模拟了人脑...
多层感知机反向传播的数学推导,主要是用数学公式来进行表示的,在全连接神经网络中,它们并不复杂,即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂,在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 首先我给大家介绍一下我分析delta误差反向传播过程的简单方法,如果神经网络l+1层...
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中,我们对CNN的前向传播算法做了总结,基于CNN前向传播算法的基础,我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前,建议先研究DNN的反向传播算法:深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 1. 回顾DNN的反向传播算法 我们首先回顾DN
的转化方式如上图,首先将输入图像与卷积核分别按单通道图像展开,然后将展开后的矩阵在行方向级联。此时,已经将CNN转化为了FC,与反向传播算法完全一致,这里不再做详细介绍。 2. Average pooling的反向传播 不用求,因为 为常数。 3. Max-pooling的反向传播 ...
多层感知机反向传播的数学推导,主要是用数学公式来进行表示的,在全连接神经网络中,它们并不复杂,即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂,在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 首先我给大家介绍一下我分析delta...