?神经网络中权重 $w^{(l)}_{ij}$ 的改变将影响到一个个下一层，到达输出层，最终影响代价函数 9.1 代价函数 9.2 反向传播算法 9.3 反向传播算法的直观理解 9.4 实现注意：展开参数 9.5 梯度检验 9.6 随机初始化 9.7 综合起来 9.8 自主驾驶 第5周 ===== 九、神经网络的学习(Neural ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-16 23:57:02
阅读次数：
203
1.反向传播 关于反向传播我的理解是这样的，SVM和SoftMax可以看成一层神经网络，你如果想要调整它的W很简单，只有求导就可以了，但是当神经网络有多层的话，你无法直接求导来更新最开始层的W，于是就出现了反向传播这个工具。至于神经网络为什么需要多层，理由有很多，我先举个例子，比如一个汽车在图片里面 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-03 14:09:32
阅读次数：
207
本博客内容来自 Stanford University CS231N 2017 Lecture 4 - Backpropagation and Neural Networks 课程官网：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html 从课程官网可以查询到更详细的信息 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-12-24 11:26:22
阅读次数：
256
这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer L2是隐含层，Layer L3是隐含层，我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3,...,xn},输出也是一堆数据{y1,y2,y3,...,yn},现在要他们在隐含层做某种变换，让你把数据灌进去后得到你期望的输出。如果你希望你 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-23 14:22:02
阅读次数：
197
BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-12 21:38:54
阅读次数：
322
一、监督学习 supervised learning 已有训练样本和分类器，通过训练样本来得到分类器的最佳模型，再利用这个模型来处理新样本。 （1）分类 （2）回归 （3）结构学习 structured learning （4）深度学习 常见算法： 反向传播算法 BP算法 二、半监督学习 semi- ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-29 21:58:14
阅读次数：
178
本文的主要参考：How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便，令 则有alj=σ(zlj)，其中σ是激活函数 定义网络的cost function，其中的n是 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-26 00:43:24
阅读次数：
186
Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-12 14:15:08
阅读次数：
392
