深度学习（四十）优化求解系列（2）简单理解神经网络求解过程-未完待续

最新推荐文章于 2025-03-21 11:45:35 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文深入探讨了神经网络优化求解过程中的BP算法，并将其与复合函数的求导法则相结合进行讲解。通过理解复合函数的求导过程，有助于更好地掌握神经网络的训练原理。

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对于神经网络的求解过程BP，其实说白了就是复合函数的求导过程，所以我们需要先复习一下高数复合函数的求导过程。

一、复合函数的求导法则

1、复合函数：

此函数是一个包含了三层映射过程的复合函数，为了跟后面我们所要学习的神经网络优化求解相接轨，我们采用如下映射过程，来表示这样的一个复合函数(相当于一个四层的神经网络前向映射过程)：


【深度学习】【语音】TTS，Matcha-TTS，测试效果，训练中文，chinese
q742971636的博客
08-08 761
即使使用较小的数据集（特别是如果这是一个录音棚录制的朗读语料库），也可以有效。然而，在这种情况下，微调通常会比从头开始训练效果更好，因此，你可以先在更大的数据集上进行训练，然后对你的特定数据集进行微调。一般来说，我更倾向于将所有音频文件重新采样到 22050 采样率，而不是更改音频参数，因为这样可以解决寻找不同声码器的问题。（同样，我没有在大多数其他数据集上进行训练的经验，但你可以在这里更改音素化语言。中添加的步骤为你的数据集生成均值和标准差（以便更好的标准化）。的默认值，并覆盖你特定数据集所需的部分。
深度学习---梯度下降&反向传播
向阳而生的博客
03-10 313
梯度下降 对模型进行训练最常用的一种算法 对误差函数进行求导，来不断更新权重W，最终是误差达到最小值。 我们可以看出，梯度下降是是当前最优的解（局部最优解），有点类似于贪心法， 如图所示，我们最终的解是那个红色的点，而不是右侧的最优解。 同时，在梯度下降中遇到的另外一个问题是会遇到梯度为0 的点，此时，梯度下载就不能继续迭代了 化简得 #梯度下降 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt w=1.0 x_data=[1.0,2.
详解神经网络的计算过程——一文带你理解什么是神经网络
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02-03 1878
神经网络的计算过程——一文带你理解什么是神经网络；什么是神经网络？什么是损失函数？什么是梯度下降法？
神经网络计算过程
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07-30 1923
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神经网络的计算过程
weixin_42036617的博客
02-10 3163
Hello,大家好，我是Tony 欢迎大家访问我的个人主页：Tony’s Blog，让我们一起站在巨人的肩膀之上！ 神经网络的计算过程对应课程中9.1-9.8 神经网络的计算过程 对于二元分类问题（逻辑回归），系统输出的结果是1或0 对于多元分类问题，神经网络输出的结果是多维向量： [1000],[0100],[0010],[0001] \left[\begin{array}{c} {1} \\...
Tensorflow一个很简单的神经网络求解常微分及偏微分方程
qq_39817721的博客
03-28 1万+
最近才入门深度学习不久，在看了arxiv.org上1902这篇文章使用神经网络在不需要已知解析解情况下就能求解常微分方程及偏微分方程的数值解，精度也很不错，自己也尝试了下，最终成功复现论文作者的结果，将代码展示一下，供需要的同学使用，才疏学浅，其中可能存在的谬误还请及时评论。 网络结构 论文作者采用了一个很简单的网络结构，即只有一个单隐层的前馈神经网络（NN）且只有10个神经元，其...
BP神经网络计算过程详解
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【Pytorch】深度学习框架 - 神经网络（概念篇）
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qq_36707640的博客
03-21 755
提示：本篇主要介绍神经网络前导概念，解释一些名词含义，相对而言比较抽象。按照领域划分的话，应该是这样一个包含关系：人工智能（AI）- 机器学习 - 神经网络 - 深度学习。神经网络） 是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，是深度学习的核心组成部分。它由多个层（Layer）组成，每一层包含多个神经元（Neuron），通过调整神经元之间的连接权重来学习数据中的模式。提示：接下来学习神经网络的基本概念与神经网络学习的前置知识未完待续。。。
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从本篇开始将是 deeplearning.ai的第二门课程，深度神经网络的性能优化 Setting up your Machine Learning Application Train/Dev/Test sets 在机器学习中我们也讲过关于数据集划分的问题，通常我们会选择将我们收集到的数据划分为训练集，验证集（Dev），测试集，训练集用于模型训练，验证集用于超参数的设定以及模型问题的...
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这是对单个训练样本（一张图）的损失函数，但我们输入都神经网络的通常是一个训练集（大量的图片）。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红、绿、蓝三个颜色通道。比如图像数据，世界上的所有颜色都可以通过，红绿蓝三种颜色调配出来。就好像用显微镜一样，粗体可以看到大致图像，精调可以看清楚图像。因为学习，就是找到一组 w 和 b，使这个损失函数最小。这个损失函数（逻辑回归）的函数图像是一个向下凸的图形。用损失函数分析预测正确率，看当前的预测结果是否正确。的矩阵，分别对应红绿蓝三个像素的亮度。......
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经过激活函数f（u）的作用得到隐含层1的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究经过激活函数f（u）的作用得到隐含层2的输出信息：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究激活函数f（u）我们这里采用Sigmoid型，即f（u）=1/[1+exp（-u）]（6.5）隐含层的输出信息传到输出层，可得到最终输出结果为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究以上过程为网络学习的信息正向传播过程。第二步：将已知的样本加到网络上，利用下式可算出他们的输出值yi，其值为岩溶地区地下水与环境的特殊性研究式中：xi为该节点的输入；...
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