今天趁着周末又回顾了一下吴恩达神经网络反向传播,也试着自己推一下数学公式,如有错误,欢迎评论区指正。 目标公式: 吴恩达反向传播公式 第一步:核对矩阵维数,以下图为例 第二步:前向传播,此步略过 第三步:反向传播编辑于 2020-07-18 12:38 神经网络 吴恩达(Andrew Ng) 机器学习 赞同249 条评论
1. 首先求dz[l],由公式②,dz[l]= da[l]*g[l]'(z[l]),根据链式求导法则得出,因为*是元素对应相乘,所以两者顺序对结果不影响。 2. 再求dW[l],由公式①,dW[l]= dz[l]·a[l-1]T,因为乘积为点乘,因此两者顺序影响结果。此时,我们可以分析矩阵的维度来判断顺序以及是否要转置。dW[l]为 (n[l],...
/*** 反向传播梯度计算* @param E 期望的输出*/publicvoidbackPropagation(double...E){double[][]...
a[l]= g[l](z[l])--- ② 3.2 反向传播 Input:da[l] Output:da[l-1], dW[l], db[l] BP的公式: 1. 首先求dz[l],由公式②,dz[l]= da[l]*g[l]'(z[l]),根据链式求导法则得出,因为*是元素对应相乘,所以两者顺序对结果不影响。 2. 再求dW[l],由公式①,dW[l]= dz[l]·a[l-1]...
《吴恩达机器学习》9 神经网络参数的反向传播算法 神经网络参数的反向传播算法 前言 一、代价函数 二、反向传播算法 1、算法简单解析 2、直观理解 三、综合应用 1、梯度检验 2、随机初始化 3、综合 总结 前言 BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下,适合于多层神经元网络的一种学习算法,它建立在梯度下降法的...