TensorFlow笔记-05-反向传播,搭建神经网络的八股 反向传播 反向传播: 训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使用神经网络模型在训练数据上的损失函数最小 损失函数:(loss) 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_ 差距 损失函数的计算有很多方法,均方误差MSE是比较常用的方法之一 关于损失函数,会在下一篇仔细讲 均方误差: 求前向传播计算结果与已知答案之差的平方再求平均 用 Tensorflow 函数表示: loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_…

1. 梯度下降, tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05),梯度下降的问题在与不一定能获得全局最优解,并且因为要在所有数据上最小化损失,所以损失函数是在所有训练数据上的损失和,所以在大数据情况下,需要的时间相当长. 2.随机梯度下降,随机梯度下降优化的不是全部数据上的损失函数,在每一轮迭代中,都随机选择一条训练数据进行优化,这样训练时间大大减小,但是由于某一条数据上的全局最小不一定代表所有数据的全局最小,所以随机梯度下降也不一定能达到全局最优解. 为了综合梯…

tensorflow学习笔记(2)-反向传播 反向传播是为了训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,让NN模型在的损失函数最小 损失函数:学过机器学习logistic回归都知道损失函数-就是预测值和真实值得差距,比如sigmod或者cross-entropy 均方误差:tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))很好理解,假如在欧式空间只有两个点的的话就是两点间距离的平方,多点就是多点误差的平方和除以对比点个数 学习率:决定了参数每次更新的幅度 反向传播训练方法:为了减小los…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

[pytorch学习笔记]-搭建神经网络进行关系拟合 学习自莫烦python 目标 1.创建一些围绕y=x^2+噪声这个函数的散点 2.用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1…

在上次的分享中,介绍了模型建立与使用梯度下降法优化参数.梯度校验,以及一些超参数的经验. 本节课的主要内容: 1==链式法则 2==深度学习框架中链式法则 3==全连接神经网络 ========================================================================================= 1.链式法则 目前我们所处的阶段: 学习了SVM softmax两个模型或者算法,需要优化w>>梯度下降. 上述公式的计算图例: 由上述计算…

 反向传播 课程内容记录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit 雅克比矩阵(Jacobian matrix) 参见https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/8615686.html 神经网络一 课程内容记录: (上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.z…

一.前述 反向自动求导是 TensorFlow 实现的方案,首先,它执行图的前向阶段,从输入到输出,去计算节点值,然后是反向阶段,从输出到输入去计算所有的偏导. 二.具体 1.举例 图是第二个阶段,在第一个阶段中,从 x =3和 y =4开始去计算所有的节点值f ( x / y )=x 2 * y + y + 2求解的想法是逐渐的从图上往下,计算 f ( x , y )的偏导,使用每一个连续的节点,直到我们到达变量节点,严重依赖链式求导法则! 2.具体过程: 因为n7是输出节点,所以f=n7,所…

一.前言 1.1 大型互联网架构演变历程 1.1.1 淘宝技术 淘宝的核心技术(国内乃至国际的 Top,这还是2011年的数据) 拥有全国最大的分布式 Hadoop 集群(云梯,2000左右节点,24000核 CPU,48000GB 内存,40PB 存储容量) 全国分布 80+CDN 节点,能够自动找寻最近的节点提供服务,支持流量超过800Gbps 不逊于百度的搜索引擎,对数十亿商品进行搜索,全球最大的电商平台 顶尖的负载均衡系统,顶尖的分布式系统,顶尖的互联网思想,功能多样运行极其稳定 丰富的…

(完)…