卷积神经网络(CNN)反向传播算法

最新推荐文章于 2025-03-21 16:41:04 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-21 16:41:04 发布 · 183 阅读 · 0

给定内容仅包含原文链接，未提供博客关键信息，无法生成摘要。
卷积神经网络之反向传播算法
谓之小一
10-21 4041
前面已经推导学习了卷积神经网络之前向传播算法，本篇文章将推导卷积神经网络之反向传播算法。在学习卷积神经网络算法之前，希望你对深度神经网络有一定程度的了解，我在之前也有写过相关的文章，包括深度神经网络之前向传播算法、深度神经网络之反向传播算法、深度神经网络之损失函数和激活函数、深度神经网络之正则化，可以先看一下再学习卷积神经网络。 1.DNN反向传播算法 学习CNN(卷积神经网络)反向传播算法之前，...
机器学习——卷积神经网络的反向传播算法
weixin_39753819的博客
04-03 1714
本文介绍了卷积神经网络的反向传播算法，包括汇聚层、卷积层以及反向传播算法的基本概念和步骤，并通过Python实现了简单的反向传播算法。反向传播算法是训练卷积神经网络的关键步骤之一，掌握其原理和实现方法对深度学习的学习和应用具有重要意义。
一文弄懂神经网络中的反向传播法
weixin_40857506的博客
10-28 1万+
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一
卷积神经网络反向传播算法
Breeze
03-10 2064
CNNCNNCNN卷积神经网络的反向传播算法学习 在常规神经网络的基础上，CNN的正向传播原理比较容易理解，而反向传播算法的学习比较难以掌握，根据网上的一些教学，以批量梯度下降法为例来描述反向传播算法。对算法的主要公式和解释整理如下： 　　　　 　　输入：m个图片样本. 　　 　　CNN模型的层数L和所有隐藏层的类型，对于卷积层，要定义卷积核的大小K，卷积核子矩阵的维度F，填充大小P，步幅...
卷积神经网络 - 进一步理解反向传播
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
03-21 1474
上一博文，我们学习了卷积神经网络的梯度和反向传播算法，本文我们来通过详细的推导和示例，结合卷积神经网络中卷积层与池化层（汇聚层）的反向传播过程，进一步加深对卷积神经网络的反向传播的理解。
卷积神经网络的反向传播,卷积反向传播过程
aifamao3的博客
08-20 2230
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化
神经网络爱好者
08-07 809
深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[2]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，燕乐存（YannLeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[3]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，因而无法投入实际使用[4]。...
cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播
m0_54846070的博客
08-15 1985
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
卷积和反卷积
pursuit_zhangyu的博客
06-22 6374
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视化上的成功应...
算法推导 | 卷积神经网络(CNN)反向传播
idol24的博客
07-05 2870
作者丨南柯一梦宁沉沦@知乎编辑丨极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61898234多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。首先我给大家介绍一下我分...
CNN卷积神经网络和反向传播
login_sonata的博客
08-26 6万+
本文内容来自： 1，Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》中文翻译 2，http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 3，http://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794卷积神经网络基础：首先看一下全连接网络，即神经元
深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。
anshuai_aw1的博客
12-03 1万+
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。 本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。 在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉...
卷积神经网络(CNN)讲解及代码
walegahaha的博客
06-07 3万+
相关文章： 1. 经典反向传播算法公式详细推导 2. 卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于CNN的教程讲解，在这里我们抛开长篇大论，只针对代码来谈。本文用的是matlab编写的deeplearning toolbox，包括NN、CNN、DBN、SAE、CAE。在这里我们感谢作者编写了这样一个简单易懂，适用于新手学习的代码。由于本文直接针对代码，这就要求读者有一定的CN
神经网络和反向传播算法
Duckie的博客
10-08 8344
神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量x⃗ ，权重向量是w⃗ (偏置项是w0)，激活函数是sigmoid函数，则其输出y： y=sigmoid
卷积神经网络CNN的反向传播原理
Sual
08-07 3万+
　　上一篇博客《详解神经网络的前向传播和反向传播》推导了普通神经网络（多层感知器）的反向传播过程，这篇博客则讨论一下卷积神经网络中反向传播的不同之处。先简单回顾一下普通神经网络中反向传播的四个核心公式：...
CNN卷积神经网络--反向传播（4，代码理解）
明明如月
08-30 1万+
反向传输过程是CNN最复杂的地方，虽然从宏观上来看基本思想跟BP一样，都是通过最小化残差来调整权重和偏置，但CNN的网络结构并不像BP那样单一，对不同的结构处理方式不一样，而且因为权重共享，使得计算残差变得很困难，很多论文[1][5]和文章[4]都进行了详细的讲述，但我发现还是有一些细节没有讲明白，特别是采样层的残差计算，我会在这里详细讲述。 　　输出层的残差 　　和BP一样，CNN的
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
热门推荐
cxmscb的博客
05-01 22万+
一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15 = 11760 多个；若输入的
CNN卷积神经网络--反向传播（3，初识卷积反向算法）
明明如月
08-30 1万+
CNN反向传播求导时的具体过程可以参考论文Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie，该论文讲得很全面，比如它考虑了pooling层也加入了权值、偏置值及非线性激发(因为这2种值也需要learn)，对该论文的解读可参考zouxy09的博文CNN卷积神经网络推导和实现。除了bp算法外，本人认为理解了下面4个子问题，基本上就可以弄懂CN
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值