【深度学习】两篇关于CNN及DNN的反向传播的文章【转】

最新推荐文章于 2022-03-03 17:00:00 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 反向传播
本文深入探讨了深度神经网络(DNN)与卷积神经网络(CNN)中的反向传播算法，详细解析了梯度下降过程及权重更新机制，是理解深度学习核心原理不可或缺的资源。
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？...
深度神经网络（DNN）的反向传播算法总结与图解
dylan_young的博客
12-07 2050
文章目录前言第一个问题第二个问题第三个问题总结 前言 其实，深度神经网络的反向传播我们只需知道这个算法的理念，即这个算法的目标方程是谁，对目标方程做什么运算，为什么这样做或者这样做的好处是什么？解决了以上三个问题，你也就相当于掌握了反向传播的精髓。 第一个问题 目标方程是损失函数（loss function），根据问题本身会有差异；比如分类问题，我们常用交叉熵（cross entropy）作为损失函数，这样能很好的预测分类结果的分布；如果是回归问题，我们常用mse（误差平方的平均值）作为损失函数，这样.
康奈尔Nature论文：一种使用反向传播训练的深度物理神经网络
数据派THU
03-03 953
来源：专知 本文约1000字，建议阅读5分钟 康奈尔大学的研究人员介绍了一种混合原位-计算机算法。深度学习加速器旨在高效地执行深度学习，通常针对推理阶段，并且通常通过利用传统电子设备之外的...
CNN与反向传播
02-02
The purpose of this memo is trying to understand and remind the backpropagation algorithm in Convolutional Neural Network based on a discussion with Prof.Masayuk Tanaka
CNN的反向传播推导与理解
xunan003的博客
04-29 3059
参考与说明 本文主要是通过阅读相关论文和一些辅助的博文来理解卷积神经网络里面的反向传播算法；相关的论文可以查看Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie 准备工作 首先呢，我们还是先回顾下在深度学习里面的反向传播算法的公式，损失函数为 C=12∥y−aL∥2=12∑j(yj−aLj)2 公式如下    关于
CNNs 入门论文汇总
绿色羽毛
05-17 9920
本文主要总结了卷积神经网络在机器视觉领域的重要发展及其应用。我们将介绍几篇重要的公开发表的论文，讨论它们为何重要。前一半的论文（AlexNet到ResNet）将主要涉及整体系统架构的发展和演变，后一半论文将主要集中在一些有趣的子领域应用上。 1、AlexNet (2012) 这篇文章算是深度学习的起源（尽管有些学者认为Yann LeCun在1998年的论文 paper...
反向传播-Hinton论文系列《Learning representations by back-propagating errors》
zephyr_wang的博客
09-08 4970
1 简介 本文根据1986年Hinton等人写的《Learning representations by back-propagating errors》翻译总结的。 对于神经网络，我们描述了一个新的学习过程，反向传播（back-propagation）。其不同于感知机的方法。 如果输入单元直接与输出单元相连，它是相对容易找到一个学习规则，即迭代调整连接的相关参数，以达到不断减少网络输出与预期输出直接的差距。但当我们引入隐藏单元时，学习将变得有趣但非常困难，因为这些隐藏单元的实际状态或者预期状态并不是为任务
Deep learning: basics and CNN很好的深度学习DNN英文文献
07-30
深度学习模型的训练涉及到参数优化，这通常是通过一种称为反向传播（Backpropagation）的算法来实现的。反向传播通过计算损失函数相对于网络参数的梯度，并使用梯度下降法来更新这些参数，目的是最小化预测输出与...
干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解
机器学习算法与Python学习
11-22 7154
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法（干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解）中对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向
MATLAB-DNN-master.zip_MATLAB DNN回归_MATLAB 深度学习_matlab dnn_matlab
07-15
通过阅读和运行源代码，可以学习到如何在MATLAB环境中构建和训练DNN模型，同时理解深度学习的基本概念，如反向传播、权重更新和模型优化。 5. **villagenma**： "villagenma"可能是该资源的作者或贡献者，他们分享...
深度学习基石：一篇文章理解反向传播
goldfish288的博客
04-06 4515
原文地址：https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/逐步反向传播示例背景反向传播是训练神经网络的常用方法，之前对此一直了解的不够彻底，这篇文章算是让我彻底搞懂了反向传播的细节。概观对于本教程，我们将使用具有两个输入，两个隐藏的神经元，两个输出神经元的神经网络。此外，隐藏和输出神经元将包括一个偏见。...
CNN卷积神经网络和反向传播
热门推荐
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
DNN反向传播详解
zynash2的博客
03-07 7329
目前的深度神经网络模型中，主要都是依赖传统BP的反向传播方式来计算梯度，由于tensorflow等牛逼框架的存在，目前梯度的计算方式被很多人都忽略掉了，本文旨在给大家详细推导下在不考虑dropout及特殊结构的情况下，全连接DNN模型是如何梯度下降的。首先，给出深度神经网络的一般结构形式：说明下推导过程中一些基本变量及参数的含义：：表示第l层的第i个节点与第l-1层的第j个节点连接的权重w；：表示...
深度学习之CNN反向传播
Minskyli
04-12 3679
互相关 卷积 反向传播 卷积层 池化层   大多数人了解推导的都是全连接层的反向传播公式，全连接层的每一层都可以看作是一个一维向量，其中的元素即代表权重，而CNN中的卷积操作以及池化操作的反向传播，你又了解多少呢？虽然二者思想一致，却又有着诸多不同之处，理解CNN的反向传播之前，先了解下互相关以及卷积的概念。 互相关  &nbs...
深度学习（一）--反向传播算法
思考人生
03-18 4172
本文从李飞飞的课件cs231n的得到启发，将关于反向传播算法的内容做下总结。 下图是对深度学习的只管解释： 该图右侧表示图像空间，通过几个分界面将图像空间分成几个不同的区域，每个区域的图像具有相似的特征。 左侧为卷积神经网络的简单版，将输入图像与权重矩阵W想乘，加上偏置项即可得到属于各个类别的scores，score越大，属于该类的概率越大。 但是，基本思路是这样，具体实施的话...
深度学习可视化反卷积deconv deconvolution到底如何实现，也是反向传播的卷积层梯度
SRT字符不够的博客
06-11 2820
网上帖子都是给一个2D的卷积图，其实并没什么用。由于任务需要，我自己写一套反向传播，发现各种坑的地方，这次介绍一下反卷积的实现。我开始以为反卷积这样就可以permute(para_conv, [2 1 4 3]);但直接这样是不对的。实际需要，在4D卷积核最后两个channel维度（3 和 4）互换后，一定要把前面两维也做变换。具体变换就是上下、左右各翻转一次。可以用fliplr和flipud实现...
caffe中卷积层反向传播原理
一呆飞仙的博客
03-26 4153
参考：https://blog.youkuaiyun.com/buyi_shizi/article/details/51512848，首先十分感谢该博主对caffe中反向传播原理的讲解，但是感觉该文章中对convlution layer的表述有问题。以下为本人的理解，如有错误还请批评指正 一、caffe卷积层反向传播代码实现 CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/conv_layer...
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
深度学习实战：基于案例理解DNN
在深度学习领域，本书首先介绍了深度神经网络的基本概念，包括多层感知器（MLP）和反向传播算法，这些都是构建和训练DNN的基础。接着，通过TensorFlow这一强大的开源库，读者将学习如何构建和实现这些模型，从而掌握...
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