
神经网络与深度学习
文章平均质量分 89
J.zhang11
这个作者很懒,什么都没留下…
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神经网络与深度学习反向传播算法的四项基本公式
1.定义 wlkjwkjlw_{kj}^l表示从l-1层的第k个感知器到第l层的第j个感知器的权重 bljbjlb_j^l 用来表示l层第j个感知器的偏置项,aljajla_j^l则表示l层第j个感知器的激活值(对加权后的输出值使用激活函数非线性处理,激活函数会作用于每一个感知器上也就是不仅仅是最后一个输出) 则有 alj=∑kwlkjal−1j+bljajl=∑kwkjlajl−...原创 2018-07-04 17:32:59 · 3867 阅读 · 0 评论 -
反向传播示例代码全解析
四个基本公式 (1). 输出层错误量的等式:δLj=∂C∂aLjσ′(zLj)δjL=∂C∂ajLσ′(zjL)\delta^L_j=\frac{\partial C}{\partial a_j^L}\sigma'(z^L_j) (2).依据下一层错误量δl+1δl+1\delta^{l+1}获取错误量δlδl\delta^l的等式:δl=((wl+1)Tδl+1)⊙σ′(zl)δl=...原创 2018-07-05 12:29:04 · 3935 阅读 · 0 评论