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…

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有…

为了搞明白这个没少在网上搜,但是结果不尽人意,最后找到了一篇很好很详细的证明过程,摘抄整理为 latex 如下. (原文:https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863) 更新:为了让看博客的带哥们能直观的看,我编译截图了,放在这里,latex 源码在下面 这个只是为了应付作业总结的,所以没有认真检查过,如果内容.正确性(尤其是这个)和格式上有什么问题请务必在下面评论区中指出. \documentclass{artic…

听一遍课程之后,我并不太明白这个算法的奇妙之处?? 为啥? 神经网络反向传播算法 神经网络的训练依靠反向传播算法,最开始输入层输入特征向量,网络层计算获得输出,输出层发现输出和正确的类号不一样,这时就让最后一层神经元进行参数调整,还会勒令连接他的倒数第二层神经元调整,层层往回倒退调整.经过调整的网络会在样本上面继续测试,若输出还是老分错,就继续来一轮回退调整,直到网络输出满意为止. 卷积神经网络算法 有9层,65万个神经元,6000万个参数.网络的输入是图片,输出是1000个类 这个模型训练需要…

    构造:输入神经元个数等于输入向量维度,输出神经元个数等于输出向量维度.(x1=(1,2,3),则需要三个输入神经元)   一 前向后传播   隐层:…

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32…

本文大量参照 David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton and Ronald J. Williams, Learning representation by back-propagating errors, Nature, 323(9): 533-536, 1986. 在现代神经网络中, 使用最多的算法当是反向传播(BP). 虽然BP有着收敛慢, 容易陷入局部最小等缺陷, 但其易用性, 准确度却是其他算法无可比拟的. 在本文中, $w_{ji}$为连接前一层$…

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算法为深度学习中参数更新的重要角色,一般基于loss对参数的偏导进行更新. 一些根据均方误差,每层默认激活函数sigmoid(不同激活函数,则更新公式不一样) 假设网络如图所示: 则更新公式为: 以上列举了最后2层的参数更新方式,第一层的更新公式类似,即上一层的误差来自于下一层所有的神经元,e的更新就是不断建立在旧的e上(这里g可以当做初始的e) 下面上代码: 1,BP算法 # 手写BP算法 import numpy as np # 先更新参数,再继续传播 # layers:包括从输入层到输…

对于 \(Softmax\) 回归的正向传播非常简单,就是对于一个输入 \(X\) 对每一个输入标量 \(x_i\) 进行加权求和得到 \(Z\) 然后对其做概率归一化. Softmax 示意图 下面看一个简单的示意图: 其中 \(X\in\mathbb{R}^{n\times m}\) 是一个向量或矩阵,这取决于传入的是一个训练样本还是一组训练样本,其中 \(n\) 是输入特征的数量,\(m\) 是传入的训练样本数量:此图只是示意的一个简单的 Softmax 的传播单元,可以把它理解为一个神经…