一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据，更新权重我们是这样做的： 假如我们有三个数据，第一个数据我们更新一次参数，不过这个更新只是在我们脑子里，实际的参数没有变化，然后使用原始的参数更新一次第二个例子，然后使用原始参数更新一次第三个例子。这样一个batch完了之后，我们把这 ...
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2019-06-04 13:07:16
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● BatchNormalization的作用 参考回答： 神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化 ...
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2019-06-03 22:12:40
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为什么GAN不能直接用于NLP中？ 生成图像是用随机的向量做实值的映射变换，是连续的过程。因此可以将判别器的误差反向传播到生成器。 在自然语言处理中，encoder解码生成文本的过程中，模型生成词的过程其实是在词表中选词的过程，它是根据当前网络输出的词语的整个概率分布，选取概率最大的词。这个选词的过 ...
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2019-06-01 21:25:10
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前向传播模型 一般我们使用的公式是： $$ a=\frac{1}{1+\exp \left( \left(w^{T} x+b\right)\right)} = \frac{1}{1+\exp \left( \left[w^{T} \quad b\right] \cdot[x \quad 1]\rig ...
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2019-05-04 11:43:09
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这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。 一、神经网络结构 目前比较常用的神经网络结构有如下三种： 1、前馈神经网络 前馈神经网络中，把每个神 ...
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2019-04-12 23:19:01
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首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。 反向传播形象描述 什么是反向传播？传播的是什么？传播的是误差，根据误差进行调整。 举个例子：你去买苹果，你说，老板，来20块钱苹果（目标，真实值），老板开始往袋子里装苹果，感觉差不多了（预测 ...
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2019-03-06 11:54:51
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原文链接：https://yq.aliyun.com/topic/111 08 反向传播(Back Propagation，简称BP) 算法 在神经网络（甚至深度学习）参数训练中，BP算法占据举足轻重的地位。 实际上BP算法是一个典型的双向算法，但通常强调的是反向传播。 工作流程分两大步： 1. 正 ...
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2019-03-06 01:23:53
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神经网络的反向传播到底是个什么样的过程？今天就用链式求导揭开这个黑盒子。 这对于理解和设计神经网络很有帮助。 我们使用一个简单的逻辑回归的例子 这里绿色是前向计算，褐红色是反向传播。 0.73是最终输出，1是误差。 可以看到整个计算流程就是上面那个逻辑回归表达式。 好了，误差有了，开始反向传播吧 很 ...
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2019-03-04 19:15:39
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不定时更新 反卷积就是转置卷积，也可以写成两个矩阵相乘，通常由小尺寸变成大尺寸，反卷积的反向传播也是可行的。 如图是反卷积的过程： 下面介绍卷积的反向传播过程，此过程与反卷积相同。 反卷积的计算是把卷积的得到的结果与卷积核的转置相乘，所以也叫转置卷积。 卷积的过程如下图： 用矩阵表达： 反向传播的公 ...
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2019-02-27 17:32:10
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一、MSE 损失函数推导 前向传播过程： 梯度反向传播公式推导： 定义残差： 则 残差推导如下： 对于最后一层： 广义上，左边项（-（···））是定义的损失函数对其输入（即最后一层神经元值）的导数，右项是sigmoind求导，这两项都是根据实际使用可以替换的。 对于隐藏层： 若去掉下标i，则有 其中 ...
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2019-02-23 10:55:49
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