反向传播 max门的梯度 关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0 乘法相对于梯度转换器 ...
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2018-05-13 13:38:23
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本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络。 关于LSTM的详细内容推荐阅读以下博客： LSTM模型与前向反向传播算法 深度学习笔记(五)：LSTM tensorflow笔记：多层LSTM代码分析 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ...
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2018-05-12 23:53:44
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卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为： 1、网络进行权值的初始化； 2、 ...
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2018-05-09 15:01:44
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后向传播指的是在训练的时候，根据最终输出的误差来调整倒数第二层、倒数第三层……第一层的参数的过程。 输出层权值调整： 隐藏层权值调整： 偏置的调整： 后向传播算法步骤 ...
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2018-05-08 19:15:26
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刘建平Pinard博客系列 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法 深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP) 深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择 深度神经网络（DNN）的正则化 卷积神经网络(CNN)模型结构 卷积神经网络(CNN)前向传播算法 卷积神经网络(CNN)反向传播算法 循 ...
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2018-05-07 11:03:53
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一、介绍 AlexNet最后2个全连接层中使用了Dropout，因为全连接层容易过拟合，而卷积层不容易过拟合。 1.随机删除网络中的一些隐藏神经元，保持输入输出神经元不变； 2.将输入通过修改后的网络进行前向传播，然后将误差通过修改后的网络进行反向传播； 3.对于另外一批的训练样本，重复上述操作1 ...
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2018-05-05 14:20:32
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一、介绍 AlexNet中使用了ReLU代替sigmoid激活函数，发现使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多 二、作用 1.sigmoid与tanh有饱和区，ReLU在x>0时导数一直是1，有助于缓解梯度消失，从而加快训练速度 2.无论是正向传播还是反向传播， ...
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2018-05-05 13:19:37
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转载 作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24827633/answer/91489990来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一般都是用链式法则解释比如如下的神经网络 前向传播 对于节点来说，的净输入如下：接着 ...
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2018-04-30 16:45:53
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反向传播 如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。 要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产 ...
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2018-04-27 18:07:13
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反向传播练习 现在你来实现一个通过反向传播训练的神经网络，数据集就是之前的研究生院录取数据。通过前面所学你现在有能力完成这个练习： 你的目标是： 实现一个正向传播 实现反向传播算法 更新权重 import numpy as np from data_prep import features, tar ...
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2018-04-27 17:59:06
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