求解最优参数的方法仍然是梯度下降法,使得损失函数最小: 本质上来说,神经网络中的梯度下降和我们之前学习的线性回归或者是逻辑斯蒂回归的梯度下降原理是一样的,最大的区别在于,神经网络中的参数是非常多的,因此我们需要使用正向传播和反向传播算法(back-propagation)进行参数的更新迭代。 三、参数求解(正向和反向传播算...
1 深层神经网络 1.1深层神经网络(Deep L-layer neural network) 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络,当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只算隐藏层和输出层。 上图是一个四层的神经网络,有三个隐藏层,我们可以看到,第一层(即左边数过去第二...
由此得出经典的反向传播算法(Backpropagation (Backprop) Algorithm)。 initialize all weights w(ℓ)ij for t=0,1,…,T (1) Stochastic: randomly pick n∈{1,2,⋯,N} (2) forward: compute all x(ℓ)i with x(0)=xn (3) backward: compute all δ(ℓ)j subject to x(0)=xn (4) grad...
1 深层神经网络 1.1 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络,当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只算隐藏层和输出层。 上图是一个四层的神经网络,有三个隐藏层,我们可以看到,第一层(即左边数过去第...
这节直接给出 forward propagation 和 backward propagation 的公式。公式基于的 neural network 的输出层是 classification 情况,所以该层求导用的是 sigmoid 的求导公式。 Backpropagation Intuition (optional): 为什么 dZ[2] = A[2] - Y? dZ[2] = dLoss / dZ[2] = dLoss / dA[2] * dA[2]/dZ[2...
4) back-propagation neural network 反向传播神经网络 1. The composite close-loop intelligent PID control algorithm based on back-propagation neural network is presented in this paper. 在单轴气浮转台控制算法研究上,针对单轴气浮台测控系统的高精度和低速度要求,常规PID控制在此转台控制中无法达到满意的...
Deep learning I - IV Deep neural network - Forward and backward propagation正向传播和反向传播模块化,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1.3 可逆残差网络(Reversible Residual Network) 论文标题: The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations 论文链接: https://arxiv.org/abs/1707.04585 多伦多大学的 Aidan N.Gomez 和 Mengye Ren 提出了可逆残差神经网络,当前层的激活结果可由下一层的结果计算得出,也就是如果我们知道...
1.3 可逆残差网络(Reversible Residual Network) 论文标题: The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations 论文链接: https://arxiv.org/abs/1707.04585 多伦多大学的 Aidan N.Gomez 和 Mengye Ren 提出了可逆残...
本文以可逆残差网络(The Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations)作为基础进行分析。 为什么要用可逆网络呢? 因为编码和解码使用相同的参数,所以 model 是轻量级的。可逆的降噪网络 InvDN 只有 DANet 网络参数量的 4.2%,但是 InvDN 的降噪性能更好。