反向传播算法其实就是链式求导法则的应用！！！ 属实是妙，以及Bengio这句话：激活函数的意义：如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）。 如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。sigmoid函数：
文章目录前言一、激活函数是什么？二、神经元结构中的激活函数（Sigmoid）1.单个神经元结构的输入输出映射2.神经网络结构的输入输出映射3.Sigmoid激活函数4.Sigmoid层的输入输出映射总结 前言 激活函数是神经网络中必不可少的一个环节，它将输入和输出通过函数映射关联起来，激活函数是非线性函数，例如Relu函数、Sigmoid函数、Tanh函数。 提示：以下是本篇文章正文内容，有些许
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2024-03-19 23:34:48
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这是一个含有两个输入单元的神经网络结构，当然，没有把偏置单元放进去，第二层和第三层各有两个隐藏单元，不过最后只有一个输出单元。
为了更好的理解反向传播函数，我们来看一下损失函数，这个损失函数只适用于有一个输出单元的情况，如果有不止一个输出单元，只需要用k作为输出单元的下标，然后对他们进行求和即可。
前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)以及sigmoid函数介绍虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)，sigm
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2024-07-25 13:10:47
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误差逆传播算法(error BackPropagation，BP)是神经网络中常用的传播算法。BP算法不仅可以应用于多层前馈神经网络，还可以应用于其他类型的神经网络，如训练递归神经网络。通常所说的“BP网络”一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 给定训练集 $ D=\left \{ (x_{1
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2024-07-10 15:44:25
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目录一、sigmoid三、ReLU系列1.原始ReLU2.ReLU改进：Leaky ReLU四、swish五、GeLU 一、sigmoid优点： 1.可以将任意范围的输出映射到 (0, 1) 范围内，表示它对每个神经元的输出进行了归一化，适合用于将概率作为输出的模型。 2.易于求导缺点 1.计算量大； 2.Sigmoid导数取值范围是[0, 0.25]，且当x过大或过小时，sigmoid函数的导
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2024-08-21 10:37:56
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一.介绍反向传播算法+推导反向传播算法是人工神经网络最常用且最有效的算法，其算法思路为：1.前向传播：输入层以及偏置经加权求和被激活函数“打包”送到隐藏层，再经隐藏层以及偏置加权求和被激活函数“打包”送到输出层，在输出层中，我们可以输出总误差。2.反向传播：a.从输出层反向到隐藏层，通过链式法则调整输出层以及隐藏层之间的权重矩阵，b.从后一层隐藏层到前一层隐藏层，通过链式法则调整隐藏层与隐藏层之间
文章目录1. 预备知识1.1 链导法则1.2 Sigmoid激活函数1.3 Softmax激活函数1.4 交叉熵损失2. 前向传播3. 梯度反向传播4. 训练流程5. 代码实现 全连接神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层通常有多层，输出层神经元数目与具体任务有关。使用激活函数进行非线性化，增强网络的拟合表征能力，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid及Softmax等。本文将推导全连接
1、概述 代理也称网络代理，是一种特殊的网络服务，允许一个网络终端（一般为客户端）通过这个服务与另一个网络终端（一般
原创
2024-08-15 11:25:06
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2023.1.17Affine层：在神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用矩阵乘积运算。比如：import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2, 3) # (2,3)
w = np.arange(6).reshape(3, 2) # (3,2)
b = np.arange(4).reshape(2, 2) # (2,2)
y = np
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2024-04-09 00:41:39
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1、BN层为什么可以防止梯度消失Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化保证网络的稳定性。 具体的batchnorm原理非
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2024-04-29 15:36:35
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第52篇，对应第5周第2个视频。“Neural Networks: Learning——Backpropagation algorithm”01—笔记上一小节讲了神经网络的代价函数，这一小节讲解一个让代价函数最小化的算法：反向传播算法。算法目标找到合适的参数，让代价函数最小。那我们要怎么做呢？ 我们需要有一种能够用编码实现的算法，梯度下降也好、其它更高级的算法也
全连接层的作用将前面经过多次卷积的高度抽象化的特征进行整合，然后进行归一化，对各种分类情况都输出一个概率，之后的分类器可以根据全连接得到的概率进行分类。什么意思呢卷积层提取特征值之后经过池化层压缩，进入全连接层，之后全连接层将卷积层提取的特征进行分类归一化，各种情况都输出一个概率，最后进行分类，得到一个结果。全连接层的作用是什么？卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用全连接层1
本文最后总结了一些关于1*1卷积的学习文章，应该够搞懂它了2020年12月25日对该内容进行了补充点这里全连接层（fully connected layers）FC层上的每一个结点都与上一层的所有结点相连。在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。其中，x1、
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2024-05-15 06:21:58
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误差反向传播法前言四、简单层的实现本节将用 Python 实现前面的购买苹果的例子。这里，我们把要实现的计算图的乘法节点称为“乘法层”（MulLayer），加法节点称为“加法层”（AddLayer）。1、乘法层的实现层的实现中有两个共通的方法（接口）forward() 和backward()。forward() 对应正向传播，backward() 对应反向
引言传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术中会用残差这个词，本文的梯度可以认为就是残差）传递，所以只要我们搞懂了这些特殊环节的导数计算，那么我们也就理解CNN的反向传播。Pooling池化操作的反向
一、简单讨论激活函数对拟合问题的影响 最近在学习全连接网络，希望利用全连接网络实现拟合或者插值问题。即给定一些已知的散点，想要利用全连接网络，输入一个x,相应地网络会输出一个y,利用已知散点的真实值计算MSELoss,从而逼近已知点。网络的结构很简单，利用了两层线性层，中间加不同的激活函数
第四章介绍了一个两层神经网络的实现，其中求取梯度的方法是数值微分，这种方法实现比较简单，但是速度慢。这就非常影响神经网络的性能，这文介绍了一种更快求取梯度的方法，为误差反向传播法，运用计算图进行说明。5. 误差反向传播法为了理解误差反向传播法的原理，可以基于数学式，也可以基于计算图，本书采取的是计算图，理解起来比较容易5.1 计算图5.1.1用计算图求解首先举两个例子：问题一： 小明在超市买了两个
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2024-08-20 22:11:54
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以下内容主要来自邱锡鹏老师的《神经网络与深度学习》第四章和博客的整理。1 Sigmoid型函数 Sigmoid型函数是指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。常用的Sigmoid型函数有Logistic函数和Tan
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2024-08-08 15:19:45
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