深度学习课程笔记(三)Backpropagation 反向传播算法 2017.10.06  材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 反向传播算法这里是用到 chain rule(链式法则)的,如下图所示: 这个应该没什么问题.大家都学过的. 我们知道总的loss 是由各个小的 loss 组合得到的,那么我们在求解 Loss 对每一个参数的微分的时候,只要对每一个 loss 都这么算就可以了.那么我们以后的例子都是以…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

反向传播算法(Back Propagation): 引言: 在逻辑回归中,我们使用梯度下降法求参数方程的最优解. 这种方法在神经网络中并不能直接使用, 因为神经网络有多层参数(最少两层),(?为何不能) 这就要求对梯度下降法做少许改进. 实现过程:  一.正向传播 首先,同逻辑回归,我们求出神经网络输出与实际值的“误差”——COST: 这里先使用欧式距离而不是索夫曼函数作为输出的cost: 展开之后: (注意右边的权重衰减项,既规则化) 二.反向传播 对于第  层(输出层)的每个输出单元 ,我们…

上一章的神经网络实际上是前馈神经网络(feedforward neural network),也叫多层感知机(multilayer perceptron,MLP).具体来说,每层神经元与下一层神经元全互联,神经元之间不存在同层或跨层连接:输入层神经元仅接受外界输入,不进行函数处理:隐藏层与输出层包含功能神经元,对信号进行加工:最终结果由输出层神经元输出.“前馈”是说网络拓补结构上不存在环路或回路,而不是指网络信号不能向后传递. 前向传播(FP) 所谓前向传播,就是根据一些列包含偏置项的权重矩阵Θ…

在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前,我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题,也就是说,什么时候我们需要这个反向传播算法? 回到我们监督学习的一般问题,假设我们有m个训练样本:$\{(x_1,y_1), (x_2,y_2), ..., (x_m,y_m)\}$,其中$x$为输入向量…

课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件…

2017-08-14 这节课的主要内容是反向传播的介绍,非常的详细,还有神经网络的部分介绍,比较简短. 首先是对求导,梯度的求解.反向传播的核心就是将函数进行分解,分段求导,前向计算损失,反向计算各个单元的梯度,即代表 各个单元对于最后结果的影响力.因为神经网络一般过于庞大,所以采取分段求导会比较实际,所以引入了 computational graph. 课程下来,对于整个求解梯度的过程有了更好的理解.总结: 然后就是介绍了神将网络的一点知识.…

深度神经网络(Deep Neural Networks,简称DNN)是深度学习的基础. 回顾监督学习的一般性问题.假设我们有$m$个训练样本$\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), …, (x_m, y_m)\}$,其中$x$为输入向量,$y$为输出向量,利用这个训练样本训练模型的参数,使得给定模型一个$x_{test}$,其能够预测$y_{test}$. 采用CNN模型的时候,$x$输入向量全部喂给输入层,$y$输出向量和输出层的向量一起计算损失函数,而其中若干个神经元的隐藏层,每…

反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli """ import numpy as np; import random; def tanh(x): return np.tanh(x); def tanh_derivative(x): return 1.0 - np.tanh(x)*np.tanh(x); def logistic(x…