为了完成机器学习课的项目,规定不许调tensorflow,pytorch这些包.可是要手工实现一个可训练的神经网络是非常困难的一件事,难点无他,就在于反向传播的实现.这不,我在网上发现了这篇文章.怎么称赞都不会是溢美之词,它就是神一样的文章! https://towardsdatascience.com/lets-code-a-neural-network-in-plain-numpy-ae7e74410795 下面还有一个印度小哥(应该是)写的反向传播的文章,一起食用效果更佳. https:/…

参考:https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播: 1,CNN的前向传播 a)对于卷积层,卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和,作为输出矩阵对应位置的值.如果输入矩阵inputX为M*N大小,卷积核为a*b大小,那么输出Y为(M-a+1)*(N-b+1)大小.  b)对于池化层,按照池化标准把输入张量缩小. c)对于全连接层,按照普通网络的前向传播计算. 2,CNN反向传播的不同之处: 首先要注意的是…

SGD 讲解,梯度下降的做法,随机性.理解反向传播 待办 Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降没有用Random这个词,因为它不是完全的随机,而是服从一定的分布的,只是具有随机性在里面. 其中的Stochastic的意思是从x到y的映射: x→yx\to y x→y 给定一个xxx并不能确定地知道输出yyy,而是服从一定的概率分布. 与之对应的是Deterministic这个词,它表示从xxx到yyy的映射是确定的: y=f(x)y=f(x) y=f(x) 具体地…

此前写过一篇<BP算法基本原理推导----<机器学习>笔记>,但是感觉满纸公式,而且没有讲到BP算法的精妙之处,所以找了一些资料,加上自己的理解,再来谈一下BP.如有什么疏漏或者错误的地方,还请大家不吝赐教. 1.泛谈BP 说到反向传播,无非四个字--"链式求导",但实际上BP不止如此,BP是在这个基础上,加入了一点动态规划的机制.一般的BP包含以下几个步骤: 前向传导 反向传播梯度计算 在反向传播进行梯度计算的时候,BP不会进行重复计算,其原因就是在前向传导的…

这里将讲解tensorflow是如何通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的:这步将通过声明优化函数来实现.一旦声明好优化函数,tensorflow将通过它在所有的计算图中解决反向传播的项.当我们传入数据,最小化损失函数,tensorflow会在计算图中根据状态相应的调节变量. 这里先举一个简单的例子,从均值1,标准差为0.1的正态分布中随机抽样100个数,然后乘以变量A,损失函数L2正则函数,也就是实现函数X*A=target,X为100个随机数,target为10,那么A的最优结…

往期回顾 100天搞定机器学习|(Day1-36) 100天搞定机器学习|Day37无公式理解反向传播算法之精髓 上集我们学习了反向传播算法的原理,今天我们深入讲解其中的微积分理论,展示在机器学习中,怎么理解链式法则. 我们从一个最简单的网络讲起,每层只有一个神经元,图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的,我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感.这样我们就知道怎么调整这些变量,才能使代价函数下降的最快. 我们先来关注最后两个神经元,我们给最后一个神经元一个上标L,表示它处在第L层.给定一…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/234 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/263 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

只要你懂 Python,大概记得高中学过的求导知识,看完这个视频你还不理解反向传播和神经网络核心要点的话,那我就吃鞋:D Andrej Karpathy,前特斯拉 AI 高级总监.曾设计并担任斯坦福深度学习课程 CS231n 讲师.OpenAI 创始成员和研究科学家.在 7 月离职特斯拉后,Andrej 在家录制了一个详解反向传播的课程,自信表示"这是 8 年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解",并在推特打赌"看不懂就吃鞋". 虽然很想看 Andrej 直播吃鞋…

最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用.如果不想看公式,可以直接把数值带进去,实际的计算一下,体会一下这个过程之后再来推导公式,这样就会觉得很容…