DNN就是我们常常说的深度神经网络,可以说由其衍生出来的各种深度算法都在AI界大行其道,今天就好好理一下这个算法。参考的是刘建平老师的博客:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html

1.DNN结构与前向传播

一把来说一个DNN主要由一个输入层,若干隐藏层和一个输出层三部分组成,其中的系数关系是这样的:

其中各个符号表示的意思如下:

写成矩阵的形式:

其中初始化

2.DNN的反向传播

  当我们写出了层与层之间的关系,那么如何得到w和b这些系数呢?假设我们的神经网络有L层,损失函数用L(x,y)表示,则具体反向传播算法如下(自己手推的,有错误请指正):

  我们初始化w和b后,可以根据上式通过梯度下降来更新w,b,直到变化量小于某一个阀值停止。

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