- 没用轮子,前向反向传播:
个人记录,http://localhost:8889/notebooks/code/right-2fenlei.ipynb(relu-softmax) - 用了tf的轮子:
个人记录,http://localhost:8889/notebooks/code/10fenlei-Copy1.ipynb(10-fenlei)
参考资源:https://www.cnblogs.com/rongyux/p/7742152.html
https://www.jianshu.com/p/c5d74cb62020
http://www.elecfans.com/d/722634.html
这里要注意:激活函数选取不当可能导致梯度消失,更换激活函数即可。
反向传播,是根据链式法则,反向计算函数L对某参数w的导数。回推求导。

1.代码

这篇博客记录了作者在实现单层感知机模型时,分别进行了无轮子(从头开始)和使用TensorFlow库的尝试。通过两个不同的实践,探讨了前向传播和反向传播的过程,并提到了激活函数选择对梯度消失的影响。文中还引用了多个参考资源辅助理解。
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