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...
式2说明神经网络的每一层的作用实际上就是先将输入向量左乘一个数组进行线性变换,得到一个新的向量,然后再对这个向量逐元素应用一个激活函数。 每一层的算法都是一样的。比如,对于包含一个输入层,一个输出层和三个隐藏层的神经网络,我们假设其权重矩阵分别为W1,W2,W3,W4,每个隐藏层的输出分别是 ,神经网络的输...
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,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。 我们以监督学习为例来...
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...
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：
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...
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 (转载) 重新出发_砥砺前行关注赞赏支持零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 (转载) 重新出发_砥砺前行关注IP属地: 北京 2017.03.08 15:58:40字数30阅读288 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 人工智能技术文章list...
是sigmoid函数的导数。在使用反向传播算法进行梯度计算时,每经过一层sigmoid神经元,梯度就要乘上一个 。从下图可以看出, 函数最大值是1/4。因此,乘一个 会导致梯度越来越小,这对于深层网络的训练是个很大的问题。而relu函数的导数是1,不会导致梯度变小。当然,激活函数仅仅是导致梯度减小的一个因素,但无论如何在...
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,你可能都没有机会需要去写一个神经网络。
LSTM的训练算法仍然是反向传播算法,对于这个算法,我们已经非常熟悉了。主要有下面三个步骤: 1、前向计算每个神经元的输出值,对于LSTM来说,即ft,it,ct,ot,ht,五个向量的值。计算方法已经在上一节中描述过了。 2、反向计算每个神经元的误差项δ值。与循环神经网络一样,LSTM误差项的反向传播也是包括两个方向:一...