神经网络模型求解思路

神经网络模型求解思路总结

神经网络模型,mini_batch 批梯度下降(SGD)求解权重参数的原理见:深度学习|神经网络模型简介和梯度下降求解,这篇文章中用一个小球下坡,解释了各个节点的权重参数和偏置量的迭代公式:

在以上迭代公式中,需要求解两个导数:一是成本函数对权重的偏导,二是成本函数对偏置量的偏导,这是利用神经网络模型分类求解的重要求解步骤。

如何求解这两个偏导呢? 一般,用反向传播算法(BP算法)求解,一共用到了4个公式:首先,求解输出层中每个神经元的损失误差值,然后,反向传播求解前面每层的损失误差值,最后,求得每个节点的权重参数,偏置参数,这四个公式分别为:

这样,神经网络求解模型的所有变量都可以求出了,关于反向传播求参数的文章,请参考:深度学习|反向传播算法(BP)原理推导及代码实现

基于以上,基于神经网络模型的手写字分类的整体思路可以参考:深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路,里面包括了手写字三层神经网络求解模型,和核心代码的实现。

反向传播算法扩展

以上这些部分中,技术性最强的还是反向传播算法,大家可以再参考这篇文章,是分析如何反向传播的:

文章标题:Calculus on Computational Graphs: Backpropagation 文章地址:http://colah.github.io/posts/2015-08-Backprop/

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