神经网络 neural network
神经网络之BP算法,梯度检验,参数随机初始化
neural network(BackPropagation algorithm,gradient checking,random initialization)
接下来看BP算法:定义为第L层单元i的残差。BP算法的目标是最小化 。而对于样例(x,y)来说,其均方误差(用于回归的代价函数,回归的bp推导稍微简单些,如果想看分类的代价函数的求导,请移步我的另一篇关于softmax回归的博客)为:
- 讲反向传导算法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
- 视频,讲神经网络的http://work.caltech.edu/telecourse.html
- 本人一篇关于NNLM的博客,这篇文章对于前向传播,后向传播解释的更加清晰明白:http://blog.csdn.net/u012328159/article/details/72847297
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