经典的BP网络，其具体结构如下： 请特别注意上面这个图的一些符号说明如下： 二. 学习算法 1. 信号的前向传递过程 请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。 2. 误差反向传导过程 三. 小结 信号的前向传递和误差反向传递过程都可以用递归公式描述 ...
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2016-08-06 17:31:09
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4. Long Short-Term Memory RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式： \[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^t) \left (\sum_k\delta_k^tw ...
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2016-06-17 17:00:15
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以下收录暂时看不懂得，等翻阅了文献再来补充。 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/反向传导算法 1、[注：通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ，比如我们在 的定义中就没有使用。一般来说，将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的 ...
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2016-05-29 18:12:13
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这是一篇学习UFLDL反向传导算法的笔记，按自己的思路捋了一遍，有不对的地方请大家指点。首先说明一下神经网络的符号：
1. nln_l 表示神经网络的层数。
2. sls_l 表示第 ll 层神经元个数，不包含偏置单元。
3. z(l)iz_i^{(l)} 表示第 ll 层第 ii 个神经元的输入；a(l)ia_i^{(l)} 表示第 ll 层第 ii 个神经元的输出。
4. W(l)ijW...
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2016-05-06 15:21:22
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BP(backpropgationalgorithm )：后向传导算法，顾名思义就是从神经网络的输出(顶层)到输入(底层)进行求解。那么求解什么呢，求解的就是神经网络中的参数的导数，即参数梯度方向，从而就可以使用梯度下降等求解无约束问题(cost function的最值)的方法求得最终的参数。神经网络前向传播的过程比较简单，这里不做讲解(如果不了解，可以参看文献)。
1.问题分析
1.1 Co...
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2015-06-21 02:09:05
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稀疏自编码器的学习结构:稀疏自编码器Ⅰ：神经网络反向传导算法梯度检验与高级优化稀疏自编码器Ⅱ：自编码算法与稀疏性可视化自编码器训练结果Exercise: Sparse Autoencoder自编码算法与稀疏性已经讨论了神经网络在有监督学习中的应用，其中训练样本是有类别标签的（x_i，y_i）。自编码...
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2014-11-28 21:22:29
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具体原理参考如下讲义：1、神经网络2、反向传导3、梯度检验与高级优化看完材料1和2就可以梳理清楚bp神经网络的基本工作原理，下面通过一个C语言实现的程序来练习这个算法 1 //Backpropagation, 25x25x8 units, binary sigmoid function netwo....
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2014-07-14 14:59:37
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一. 网络结构经典的BP网络，其具体结构如下： 请特别注意上面这个图的一些符号说明如下：二.
学习算法 1. 信号的前向传递过程 请特别注意上述公式中的下标，这里，权值矩阵包含了神经元节点本身的偏置，所以权值矩阵多了一列。 2. 误差反向传导过程 三.
小结 ...
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2014-06-13 15:05:28
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