反向传播（Backpropagation）相关思想

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反向传播BackPropagation

http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html http://www.cnblogs.com/daniel-D/archive/2013/06/03/3116278.html http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95 http://blog.csdn.net/zjccoder/art…

反向传播 Backpropagation

前向计算:没啥好说的,一层一层套着算就完事了 y = f( ... f( Wlayer2T f( Wlayer1Tx ) ) ) 反向求导:链式法则单独看一个神经元的计算,z (就是logit)对 wi 的偏微分等于 xi : 再看多层的情况,z 经过激活函数得到 a,而 a 在下一层和 w3 .w4 都进行了计算.所以 C 对 z 求偏微分的话,根据链式法则这两条参数的路径都要去找,且 z' 对 a 的偏微分等于w3,z'' 对 a 的偏微分等于w4 : 到这里重点来了,想象有一个不存在神…

如何理解反向传播 Backpropagation 梯度下降算法要点

http://colah.github.io/posts/2015-08-Backprop/ http://www.zhihu.com/question/27239198 待翻译 http://blog.csdn.net/woxincd/article/details/7040944 对于我们的函数J(θ)求偏导J: 下面是更新的过程,也就是θi会向着梯度最小的方向进行减少.θi表示更新之前的值,-后面的部分表示按梯度方向减少的量,α表示步长,也就是每次按照梯度减少的方向变化多少. 一个很重要…

稀疏自动编码之反向传播算法（BP）

假设给定m个训练样本的训练集,用梯度下降法训练一个神经网络,对于单个训练样本(x,y),定义该样本的损失函数: 那么整个训练集的损失函数定义如下: 第一项是所有样本的方差的均值.第二项是一个归一化项(也叫权重衰减项),该项是为了减少权连接权重的更新速度,防止过拟合. 我们的目标是最小化关于 W 和 b 的函数J(W,b). 为了训练神经网络,把每个参数和初始化为很小的接近于0的随机值(例如随机值由正态分布Normal(0,ε2)采样得到,把 ε 设为0.01), 然后运用批量梯度下降算法进行优…

[DeeplearningAI笔记]序列模型1.3-1.4循环神经网络原理与反向传播公式

5.1循环序列模型觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.3循环神经网络模型为什么不使用标准的神经网络假如将九个单词组成的序列作为输入,通过普通的神经网网络输出输出序列, 在不同的例子中输入数据和输出数据具有不同的长度,即每个数据不会有一样的长度也许每个语句都有最大长度,能够通过Padding 的方式填充数据,但总体来说不是一个好的表达方式. 不共享从文本的不同位置上学到的特征例如普通神经网络可以学习到Harry这个单词出现在\(x^{<1>}\)的位置,但是如果…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 4—反向传播神经网络

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…