CS231n 4.1 Backpropagation 回顾: 两个损失函数: 优化的方法: 如何计算梯度: 用有限差分估计 直接计算偏导数(解析梯度) 今天,我们要学习如何计算任意复杂度的解析梯度 要用到一个叫做计算图的框架: 每一个节点代表着计算 上图是我们讲过的线性分类器 这里使用计算图的好处是: 一旦我们可以用计算图来表示一个函数,那就能用所谓的反向传播技术.递归地使用链式法则,计算图中每一个变量的梯度! 下面来介绍反向传播算法是如何工作的: 举一个实际例子: 首先我们要用计算图来表示出整…

损失由两部分组成: 数据损失+正则化损失(data loss + regularization) 想得到损失函数关于权值矩阵W的梯度表达式,然后进性优化操作(损失相当于海拔,你在山上的位置相当于W,你进行移动,需要知道你到底是向下走了还是向上走了,所以可通过梯度或者是斜率来知道,你的目标是不断的移动你的W就是位置,使你找到谷底就是损失最小的,但是有可能会存在你找到局部的谷底,就是所谓的局部最优). 我们使用梯度下降算法,进行迭代运算,计算梯度进行权值的更新,一直循环执行这个操作,最后会停留在损失…

Principles of training multi-layer neural network using backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html The project describes teaching process of multi-layer neural network employing backpropagation algorithm. To illustrate…

1. Feedforward and cost function; 2.Regularized cost function: 3.Sigmoid gradient The gradient for the sigmoid function can be computed as: where: 4.Random initialization randInitializeWeights.m function W = randInitializeWeights(L_in, L_out) %RANDIN…

1.这个neural network 的costfunction 看起来很复杂,其实把连加化简,就是上面的普通代价函数在神经网络的应用,只不过把每一层都加起来了. 为什么要初始化θ值? 后向传播涉及的公式的推导,把这些公式独立推导? 编程过程中的完整矩阵变换怎么变换的?…

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少…

神经网络的实践笔记 link: http://peterroelants.github.io/posts/neural_network_implementation_part01/ 1. 生成训练数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经网络中有关# 矩阵的运算我们采用NumPy来构建,# 画图使用Matplotlib来构建. # Part 1, create training data # Define the vect…

转自:http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/ THE NEURAL NETWORK ZOO POSTED ON SEPTEMBER 14, 2016 BY FJODOR VAN VEEN   With new neural network architectures popping up every now and then, it's hard to keep track of them all. Knowing all the a…

This example shows how to use Neural Network Toolbox™ to train a deep neural network to classify images of digits. Neural networks with multiple hidden layers can be useful for solving classification problems with complex data, such as images. Each l…

A Neural Network in 11 lines of Python A bare bones neural network implementation to describe the inner workings of backpropagation. Posted by iamtrask on July 12, 2015 Summary: I learn best with toy code that I can play with. This tutorial teaches b…