参考链接: https://blog.csdn.net/Jason_yyz/article/details/80003271 https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/72871704 ...
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2019-08-17 18:15:31
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在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。... ...
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2019-07-19 21:08:16
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误差反向传播算法（error back propagtion training），BP。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力。解决了简单感知不能解决异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层。本质上，BP算法就是以网络误差平方为目标函数，采用梯度下降 ...
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2019-07-11 19:58:18
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变成图纸中的一个节点 tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True) 反向传播误差 tensor([[0.5000, 1.0000], [1.5000, 2.0000]]) tensor([[ ...
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2019-07-07 12:36:16
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1 神经网络模型 以下面神经网络模型为例，说明神经网络中正向传播和反向传播过程及代码实现 1.1 正向传播 (1)输入层神经元$i_1,i_2$,输入层到隐藏层处理过程 $$HiddenNeth_1 = w_1i_1+w_2i_2 + b_1$$ $$HiddenNeth_2 = w_3i_1+w_ ...
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2019-07-03 20:06:35
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前提 神经网络中有合适的权重和偏置，调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习。神经网络的学习分为下面4 个步骤。 步骤1（mini-batch） 从训练数据中随机选择一部分数据。步骤2（计算梯度） 计算损失函数关于各个权重参数的梯度。步骤3（更新参数） 将权重参数沿梯度方向进行微小的更新。步骤4 ...
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2019-06-24 21:14:50
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在反向传播过程中，神经网络需要对每一个loss对应的学习参数求偏导，算出的这个值也就是梯度，用来乘以学习率更新学习参数使用的，它是通过tensorflow中gradients函数使用的。 我们根据官方文档对函数原型进行解析 官方文档中函数原型以及参数如下： ys和xs都是张量或者张量列表。函数tf. ...
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2019-06-16 13:36:56
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终于明白了反向传播的意义。 核心要明白一个概念就是求导就是要通过构建的正向链，然后再通过反向链求导数值。 为什么要求导数值？因为要求最小值。求什么最小值？ 求的是损失函数的最小值，可以通过数值方式（倒数公式）来进行求导，也可以通反向传播的方式来求导。 为什么要求损失函数的极值？ 因为要通过损失函数的 ...
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2019-06-09 00:48:43
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前向传播 反向传播 激活函数 1、阶跃函数： 2、Sigmoid函数：曲线 神经网络实现 最基本的成分是神经元模型，神经元之间相互连接，类似生物神经网络的轴突和树突，设置一个激活函数决定信号是否传导下去，神经网络和分多层，输入层和输出层，通过更新权重得到最优模型，初始权重可由符合正态分布的随机数构成 ...
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2019-06-06 21:13:21
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实现手写体 mnist 数据集的识别任务，共分为三个模块文件，分别是描述网络结构的前向传播过程文件（mnist_forward.py）、 描述网络参数优化方法的反向传播 过 程 文件 （ mnist_backward.py ）、 验证 模 型 准确 率 的 测试 过 程 文件（mnist_test. ...
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2019-06-04 22:11:57
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