本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考 机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得...
关于第5周反向传播算法的一些争论与思考小耿2015-03-16 16:58 第5周介绍了神经网络的反向传播算法。由于介绍得比较简要，很多地方没有讲透（众：You can you up！），后来C站论坛里有几个网友开始争论其中的公式有点奇怪，究竟是讲错了还是另有原因（最后结论似乎应该是没讲错）。全程围观的耿先生记录了相关的一些要点。背景：反向传播算法就是说好比你有一个神经网络，输入层 -> 隐藏层 -> 输出层酱紫。我们现在把所有系数初始化...
循环神经网络（RNN）模型与前向反向传播算法,LSTM模型笔记输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Networks），广泛用于自然语言处理中的语音识别、手写识别以及机器翻译等领域。特点：1.隐藏状态h由输入x和前一隐藏状态hi-1共同决定。2.模型的线性关系参数U、W、V矩阵在整个RNN网络中共享，从而体现了RNN模型的循环反馈思想。在语音识别、手写识别以及机器翻译等领域实际应用比较广泛的是基于RNN模型的LST...
假设，你有这样一个网络层： 第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项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，激活函数我们默认为sigmoid函数。 现在对他们赋上初值，如下图： 其中，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=0.25,w4=0.30; w5=0.40,w...
机器学习AI算法工程 公众号： datayx 深度学习学习7步骤 1．学习或者回忆一些数学知识 因为计算机能做的就只是计算，所以人工智能更多地来说还是数学问题[1]。我们的目标是训练出一个模型，用这个模型去进行一系列的预测。于是，我们将训练过程涉及的过程抽象成数学函数：首先，需要定义一个网络结构，相当于定义一种线性非线性函数；接着，设定一个优化目标，也就是定义一种损失函数（loss function）。 而训练的过程，就是求解最...
神经网络 神经网络最开始是受生物神经系统的启发，为了模拟生物神经系统而出现的。大脑最基本的计算单元是神经元，人类的神经系统中大概有86亿的神经元，它们之间通过1014-1015的突触相连接。每个神经元从它的树突(dendrites)接受输入信号，沿着唯一的轴突（axon）产生输出信号，而轴突通过分支（branches of axon），通过突触（synapses）连接到其他神经元的树突，神经元之间就这通过这样的连接，进行传递。如下图。链式法则 先来...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????? 1. 神经网络这是一个常见的神经网络的图：设置学习速率，计算的到w1的权重值3. 计算获取最佳的权重我们将获取的新的权重不停的迭代，迭代一定的次数后直到接近期望值o1:0.5 o2:0.9后，所的到权重w1...w8，就是所需要的权重。???????????? ???????????????????
以此网络为例进行反向传播分析前向传播算法 从输入\(x\)经过第一层网络\(W_1\)有 \(W_1 = \begin{equation} \left( \begin{array}{ccc} w_{11} & w_{12} & w_{13} \\ w_{21} & w_{22} & w_{23} \\ w_{31} & w_{32} & w_{33} \\ b_{11} & b_{12} & b_{13} \\ \end{array} \right) \end{equation}\) , \(X_1=\begin{equation}\left( \begin{array}{ccc} i_1 \\ i_2 \\i_3 \\ 1 \end{array}\right)\end{equation}\), \(Z_1 = \begin{e...
向量化编程 参考： https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663
1 代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，S_I表示每层的neuron个数(S_l表示输出层神经元个数)，S_L代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：表示哪一类；K类分类：表示分到第i类；k>2 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为： 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也只有一个因变量y，...
直观理解反向传播 反向传播算法是用来求那个复杂到爆的梯度的。 上一集中提到一点，13000维的梯度向量是难以想象的。换个思路，梯度向量每一项的大小，是在说代价函数对每个参数有多敏感。如上图，我们可以这样里理解，第一个权重对代价函数的影响是是第二个的32倍。 我们来考虑一个还没有被训练好的网络。我们并不能直接改动这些激活值，只能改变权重和偏置值。但记住，我们想要输出层出现怎样的变动，还是有用的。我们希望图像...
前一章介绍了Deep Learning 中DBN算法（DL 系列一），发现当参数W经过stacked RBM 后，还需要Supervised Learning，即NN来优化参数。然而 怎样去优化呢？ 参见 UFLDL教程之神经网络与反向传导算法，以及 Dark_Scope 的NN代码解读。 本章将结合DBN与NN的算法前一章介绍了Deep Learning 中DBN算法（DL 系列一），发现当参数W经过stacked RBM 后，还需要Supervised Learning，即NN来优化参数。然而怎样去优化呢？ 参见 UFLDL教程之神...
神经网络的损失函数为 \[J\left( \Theta \right) = - \frac{1}{m}\left[ {\sum\limits_{i = 1}^m {\sum\limits_{k = 1}^k {y_k^{\left( i \right)}\log {{\left( {{h_\Theta }\left( {{x^{\left( i \right)}}} \right)} \right)}_k} + \left( {1 - y_k^{\left( i \right)}} \right)\log \left( {1 - {{\left( {{h_\Theta }\left( {{x^{\left( i \right)}}} \right)} \right)}_k}} \right)} } } \right] + \frac{\lambda }{{2m}}\...
神经网络中反向传播算法（BP） 本文只是对BP算法中的一些内容进行一些解释，所以并不是严格的推导，因为我在推导的过程中遇见很多东西，当时不知道为什么要这样，所以本文只是对BP算法中一些东西做点自己的合理性解释，也便于自己理解。 要想看懂本文，要懂什么是神经网络，对前向传播以及神经网络中一些常见定义要熟悉。 为什么是 δ\deltaδ假如上面是一个神经网络的任意层l和l+1层，那么我们如果进行BP算法，就是相当于把一个损...
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_41718085/article/details/79381863 摘要: 最近在学习 Coursera 上 Andrew Ng 的 Machine Learning 课程。这是一个面向应用，注重实践而尽量避免数学证明的课程，好处在于能快速帮助更多新人入门。然而从新手到高手的路是绕不开数学的。第五周的课程讲授了人工神经网络参数的训练，其中用到了反向传播算法。本文...