本文摘自: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一.DNN求解参数的方法 在监督学习中,优化参数的方法 首先我们都会定义一个目标函数,一般来讲都是损失函数 通过最小化损失函数,求得最优参数 不断迭代上一个步骤直到收敛,也就是损失函数基本不再变化 在DNN神经网络中,前向传播算法,主要是用来计算一层接着一层的输入值,通过计算出来的最后一层的输出

正向传播 正向传播的计算图 通常绘制计算图来可视化运算符和变量在计算中的依赖关系.下图绘制了本节中样例模型正向传播的计算图,其中左下角是输入,右上角是输出.可以看到,图中箭头方向大多是向右和向上,其中方框代表变量,圆圈代表运算符,箭头表示从输入到输出之间的依赖关系. 反向传播 训练深度学习模型 在训练深度学习模型时,正向传播和反向传播之间相互依赖.一方面,正向传播的计算可能依赖于模型参数的当前值,而这些模型参数是在反向传播的梯度计算后通过优化算法迭代的而这些当前值是优化算法最近一次根据反向传播算

下面要说的基本都是<动手学深度学习>这本花书上的内容,图也采用的书上的 首先说的是训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差)和泛化误差(模型在任意一个测试数据集样本上表现出的误差的期望) 模型选择 验证数据集(validation data set),又叫验证集(validation set),指用于模型选择的在train set和test set之外预留的一小部分数据集 若训练数据不够时,预留验证集也是一种luxury.常采用的方法为K折交叉验证.原理为:把train set分割成k个不重合

1.前向传播: template <typename Dtype> void SoftmaxLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { ]->cpu_data(); Dtype* top_data = top[]->mutable_cpu_data(); Dt

caffe中的网络结构是一层连着一层的,在相邻的两层中,可以认为前一层的输出就是后一层的输入,可以等效成如下的模型 可以认为输出top中的每个元素都是输出bottom中所有元素的函数.如果两个神经元之间没有连接,可以认为相应的权重为0.其实上图的模型只适用于全连接层,其他的如卷积层.池化层,x与y之间很多是没有连接的,可以认为很多权重都是0,而池化层中有可能部分x与y之间是相等的,可以认为权重是1. 下面用以上的模型来说明反向传播的过程.在下图中,我用虚线将y与损失Loss之间连接了起来,表示L

Outline 前向计算 反向传播 很多事情不是需要聪明一点,而是需要耐心一点,踏下心来认真看真的很简单的. 假设有这样一个网络层: 第一层是输入层,包含两个神经元i1 i2和截距b1: 第二层是隐含层,包含两个神经元h1 h2和截距b2, 第三层是输出o1,o2,每条线上标的wi是层与层之间连接的权重,激活函数默认为sigmoid函数. 赋初值为: 输入数据  i1=0.05,i2=0.10; 输出数据  o1=0.01, o2=0.99; 初始权重  w1=0.15,w2=0.20,w3=0

参考链接: 一文搞懂反向传播算法

前面在mnist中使用了三个非线性层来增加模型复杂度,并通过最小化损失函数来更新参数,下面实用最底层的方式即张量进行前向传播(暂不采用层的概念). 主要注意点如下: · 进行梯度运算时,tensorflow只对tf.Variable类型的变量进行记录,而不对tf.Tensor或者其他类型的变量记录 · 进行梯度更新时,如果采用赋值方法更新即w1=w1+x的形式,那么所得的w1是tf.Tensor类型的变量,所以要采用原地更新的方式即assign_sub函数,或者再次使用tf.Variable包起

  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

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

由于之前看的深度学习的知识都比较零散,补一下吴老师的课程希望能对这块有一个比较完整的认识.课程分为5个部分(粗体部分为已经看过的): 神经网络和深度学习 改善深层神经网络:超参数调试.正则化以及优化 结构化机器学习项目 卷积神经网络 序列模型 第 1 部分讲的是神经网络的基础,从逻辑回归到浅层神经网络再到深层神经网络. 一直感觉反向传播(Back Propagation,BP)是这部分的重点,但是当时看的比较匆忙,有些公式的推导理解的不深刻,现在重新回顾一下,一是帮助自己梳理思路加深理解,二是记

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,

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

摘要:本文先从梯度下降法的理论推导开始,说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值.通过两个小例子,说明梯度下降法求解极限值实现过程.在通过分解BP神经网络,详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程,并详细写出每一步的计算结果.该过程通俗易懂,有基本的高数和线代基础即可理解明白.最后通过tensorflow实现一个简单的线性回归,对照理解梯度下降法在神经网络中的应用.码字不易,转载请标明出处.该文中部分内容是研究生课堂论文内容,为避免课程论文被误解为抄袭,所用截图特意添加水印. 一.梯度下降法的

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

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

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记.本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点).本文较长. 一.概述 1.1 多层前馈神经网络         多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP).MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于ML

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧.此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法.在篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 注意:本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 目录 2.1 FNN(DNN)的前向传播 2.2 FNN(DNN)的反向传播 2.3 总结 参考资料 2

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

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不