深度学习之误差反向传播法
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文章目录 误差反向传播法 5.1 链式法则与计算图 5.2 计算图代码实践 5.3激活函数层的实现 5.4 简单矩阵求导 5.5 Affine 层的实现 5.6 softmax-with-loss层计 ...
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误差反向传播法 前言 此为本人学习<深度学习入门>的学习笔记 四.简单层的实现 本节将用 Python 实现前面的购买苹果的例子.这里,我们把要实现的计算图的乘法节点称为"乘法层 ...
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误差反向传播法() 对神经网络模型而言,梯度下降法需要计算损失函数对参数的偏导数,如果用链式法则对每个参数逐一求偏导,这是一个非常艰巨的任务!这是因为: 模型参数非常多--现在的神经网络中经常会有上亿 ...
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前言 通过数值微分的方法计算了神经网络中损失函数关于权重参数的梯度,虽然容易实现,但缺点是比较费时间,本章节将使用一种高效的计算权重参数梯度的方法--误差方向传播法 本文将通过①数学式.②计算图,这两 ...
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目录 回顾 1 计算图 1.1局部计算 1.2 计算图的优点是什么 1.3 反向传播的导数是怎么求? 1.3.1加法节点的反向传播 1.3.2 乘法节点的反向传播 1.3.3 购买苹果的反向传播 1. ...
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- 误差反向传播法小练习（鱼书）
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1.计算图:将计算过程用数据结构图表示,通过多个节点和边表示,节点用O表示,O中是计算内容,将计算的中间结果写在箭头上方,表示各个节点的计算结果从左向右传递.用计算图解题的流程即:①构建计算图:②在计 ...
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我们来看激活函数层的实现,对于激活函数,大家初学神经网络的时候就经常听到,准确来说是在接触感知机的时候熟悉的,它是进入神经网络大门的钥匙,是现代神经网络快速发展的源头. ReLU层(Rectified ...
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