神经网络，前向传播FP和反向传播BP

【神经网络，前向传播FP和反向传播BP】的更多相关文章

神经网络，前向传播FP和反向传播BP

1 神经网络神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入.例如,下图就是一个简单的神经网络: 我们使用圆圈来表示神经网络的输入,标上“”的圆圈被称为偏置节点,也就是截距项.神经网络最左边的一层叫做输入层,最右的一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点).中间所有节点组成的一层叫做隐藏层,因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值.同时可以看到,以上神经网络的例子中有3个输入单元(偏置单元不计在内),3个隐藏单元及一个输出单元. 我们用 …

深度学习——前向传播算法和反向传播算法（BP算法）及其推导

1 BP算法的推导图1 一个简单的三层神经网络图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr…

浅层神经网络反向传播推导：MSE softmax

基础:逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法? logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”. 对单个样本: 第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数,列等于i-1层神经元的个数:第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经元的个数,列始终为1. 对m个样本,用for循环不如用矩阵快,输入矩阵X的维度为(nx,m),nx是输入层特征数目. 其中,Z[1]的维度是(4,m),4是隐藏层神经元的个数:A[1]的维度与Z[1]…

BP神经网络反向传播之计算过程分解（详细版）

摘要:本文先从梯度下降法的理论推导开始,说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值.通过两个小例子,说明梯度下降法求解极限值实现过程.在通过分解BP神经网络,详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程,并详细写出每一步的计算结果.该过程通俗易懂,有基本的高数和线代基础即可理解明白.最后通过tensorflow实现一个简单的线性回归,对照理解梯度下降法在神经网络中的应用.码字不易,转载请标明出处.该文中部分内容是研究生课堂论文内容,为避免课程论文被误解为抄袭,所用截图特意添加水印. 一.梯度下降法的…

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导

关于 RNN 循环神经网络的反向传播求导本文是对 RNN 循环神经网络中的每一个神经元进行反向传播求导的数学推导过程,下面还使用 PyTorch 对导数公式进行编程求证. RNN 神经网络架构一个普通的 RNN 神经网络如下图所示: 其中 $x^{\langle t \rangle}$ 表示某一个输入数据在 $t$ 时刻的输入:$a^{\langle t \rangle}$ 表示神经网络在 $t$ 时刻时的hidden state,也就是要传送到 $t+1$ 时刻的值:\…

BP(back propagation)反向传播

转自:http://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 机器学习可以看做是数理统计的一个应用,在数理统计中一个常见的任务就是拟合,也就是给定一些样本点,用合适的曲线揭示这些样本点随着自变量的变化关系. 深度学习同样也是为了这个目的,只不过此时,样本点不再限定为(x, y)点对,而可以是由向量.矩阵等等组成的广义点对(X,Y).而此时,(X,Y)之间的关系也变得十分复杂,不太可能用一个简单函数表示.然而,人们发现可以用多层神经网络来表示这…