“反向传播”是最小化成本函数的神经网络术语，就像我们在logistic回归和线性回归中的梯度下降一样。我们的目标是计算： 也就是说，我们希望在θ中使用一组最优参数来最小化我们的成本函数j。在这一节中我们将看看我们用来计算J（Θ）的偏导数方程： 为此，我们使用下面的算法： 反向传播算法实现： 1.得到 ...
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2017-08-09 16:56:21
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http://www.hankcs.com/ml/back-propagation-neural-network.html 单个神经元 神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{ ...
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2017-08-08 10:58:12
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工作过程：训练总样本个数是固定的，batch_size大小也是固定的，但组成一个mini_batch的样本可以从总样本中随机选择。将mini_batch中每个样本都经过前向传播和反向传播，求出每个样本在每一层每个神经元关于w和b的梯度。注意：同一个mini_batch中所有样本经过网络时，网络的参数 ...
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2017-07-30 20:05:09
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Cost Function: 前向传播（Forward propagation） 反向传播（Back propagation） 对于反向传播算法最直观的表示就是对于每个节点都计算这样一项（误差项）： 计算完每个节点的误差之后我们便可以得到损失函数对于所有参数的偏导数： 注：这里忽略了正则化项。（aj ...
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2017-07-26 00:09:59
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背景 反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之中的一个，网上有很多文章尝试解释反向传播是如何工作的，可是非常少有包括真实数字的样例，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是如何工作的。 Python实现的反向传播 你能使用Python来实现反向传播，我以前在this Gith ...
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2017-07-25 13:29:54
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卷积层 卷积层向前传播示意图： 卷积层反向传播示意图： 池化层（亦下采样层） 池化层向前传播： 和卷积层类似，但是更简单一点，只要在对应feature map的原输入上取个窗口然后池化之即可， 池化层反向传播： 反向传播的时候也是还原窗口，除最大值处继承上层梯度外（也就是说本层梯度为零），其他位置置 ...
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2017-07-24 11:34:58
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一、训练函数 1、traingd Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ） Description：triangd is a network training function that updates weight and bias v ...
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2017-07-17 21:58:10
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简介 H2O的深度学习基于多层前馈人工神经网络，该网络是由使用了反向传播的随机梯度下降算法训练而来该网络可以包含大量由携带tanh、rectifier、maxout激活函数的神经元组成的隐藏层。如自适应学习率、率退火、动量训练、dropout, L1 or L2 regularization, ch ...
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2017-06-25 17:03:58
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作者韩小雨 类比几个人站成一排，第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。 反向传播就是，把画拿给最后一个人看（求取误差），然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里（权值修正）。 不知明白了没有，如果 ...
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2017-06-22 20:52:13
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激活函数详解：http://www.cnblogs.com/fanhaha/p/7061318.html 流程： 输入训练集 对于训练集中的每个样本x，设置输入层（Input layer）对应的激活值： 前向传播： 前向传播： ， 计算输出层产生的错误： 反向传播错误： 使用梯度下降（gradien ...
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2017-06-21 21:16:07
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