在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。...LSTM前向传播算法 现在我们来总结下LSTM前向传播算法。...LSTM反向传播算法推导关键点 有了LSTM前向传播算法，推导反向传播算法就很容易了， 思路和RNN的反向传播算法思路一致，也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数，关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数...LSTM小结 LSTM虽然结构复杂，但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系，进而理解前向反向传播算法是不难的。...当然实际应用中LSTM的难点不在前向反向传播算法，这些有算法库帮你搞定，模型结构和一大堆参数的调参才是让人头痛的问题。不过，理解LSTM模型结构仍然是高效使用的前提。 （欢迎转载，转载请注明出处。
作者：刘建平 编辑：陈人和 前 言 在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。...章节目录 从RNN到LSTM LSTM模型结构剖析 LSTM前向传播算法 LSTM反向传播算法推导关键点 LSTM小结 01 从RNN到LSTM 在RNN模型里，我们讲到了RNN具有如下的结构，每个序列索引位置...03 LSTM前向传播算法 现在我们来总结下LSTM前向传播算法。...04 LSTM反向传播算法推导关键点 有了LSTM前向传播算法，推导反向传播算法就很容易了， 思路和RNN的反向传播算法思路一致，也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数，关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数...05 LSTM小结 LSTM虽然结构复杂，但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系，进而理解前向反向传播算法是不难的。
前 言 在循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法中，我们总结了对RNN模型做了总结。...章节目录 从RNN到LSTM LSTM模型结构剖析 LSTM前向传播算法 LSTM反向传播算法推导关键点 LSTM小结 01.从RNN到LSTM 在RNN模型里，我们讲到了RNN具有如下的结构，每个序列索引位置...03.LSTM前向传播算法 现在我们来总结下LSTM前向传播算法。...反向传播算法推导关键点 image.png image.png 05.LSTM小结 LSTM虽然结构复杂，但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系，进而理解前向反向传播算法是不难的。...当然实际应用中LSTM的难点不在前向反向传播算法，这些有算法库帮你搞定，模型结构和一大堆参数的调参才是让人头痛的问题。不过，理解LSTM模型结构仍然是高效使用的前提。
深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法 前言 讲真，之前学吴恩达的机器学习课时，还手写实现过后向传播算法，但如今忘得也一干二净。总结两个原因：1. 理解不够透彻。2....没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导，但重要的是比较前向传播和后向传播的优缺点，以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用，才让我们如此着迷。...而理解反向传播的精髓并非这些公式的推导，而是它弥补了前向算法的哪些不足，为啥它就被遗留下来作为神经网络的鼻祖呢？解决了什么问题，如何优雅的解决了该问题？...从哪些角度能让我们构建出反向传播算法才是应该去学习和理解的。...参考链接：反向传播算法（过程及公式推导）
目录 手写数字识别流程 前向传播（张量）- 实战 手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练，10k张图片测试 每张图片是28*28，如果是彩色图片是28*28*3 0...第一步，把[1,784]变成[1,512]变成[1,256]变成[1,10] 得到[1,10]后将结果进行独热编码 使用欧氏距离或者使用mse进行误差度量 [1,784]通过三层网络输出一个[1,10] 前向传播
）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。...DNN前向传播算法数学原理 在上一节，我们已经介绍了DNN各层线性关系系数w,偏倚b的定义。...小结 有了上一节的数学推导，DNN的前向传播算法也就不难了。...单独看DNN前向传播算法，似乎没有什么大用处，而且这一大堆的矩阵W,偏倚向量b对应的参数怎么获得呢？怎么得到最优的矩阵W,偏倚向量b呢？这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。...而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与前向传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。 参考： 1. 周志华《机器学习》 2.
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。...DNN前向传播算法数学原理 在上一节，我们已经介绍了DNN各层线性关系系数w,偏倚b的定义。...则用矩阵法表示，第l层的输出为： 小结 有了上一节的数学推导，DNN的前向传播算法也就不难了。...单独看DNN前向传播算法，似乎没有什么大用处，而且这一大堆的矩阵W,偏倚向量b对应的参数怎么获得呢？怎么得到最优的矩阵W,偏倚向量b呢？这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。...而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与前向传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。
从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。...CNN输入层前向传播到卷积层 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层，因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。 我们这里还是以图像识别为例。 ...隐藏层前向传播到卷积层 现在我们再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量，则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。...CNN前向传播算法小结 有了上面的基础，我们现在总结下CNN的前向传播算法。 ...有了CNN前向传播算法的基础，我们后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。下一篇我们来讨论CNN的反向传播算法。 （欢迎转载，转载请注明出处。
先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。...对于前向传播来说，不管维度多高，其过程都可以用如下公式表示： a 2 = σ ( z 2 ) = σ ( a 1 ∗ W 2 + b 2 ) a^2 = \sigma(z^2) = \sigma(a...2.反向传播算法(Back propagation) BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。...同样是利用链式法则，BP算法则机智地避开了这种冗余，它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有下层节点的偏导值。 正如反向传播(BP)算法的名字说的那样，BP算法是反向(自上往下)来寻找路径的。...这就用到了我们的反向传播算法，实际上反向传播就是梯度下降法中链式法则的使用。
CNN结构示意图 从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。...而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的前向传播 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。...CNN隐层到卷积层的前向传播 现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量，则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。...这里需要定义的CNN模型参数是： 1）全连接层的激活函数 2）全连接层各层神经元的个数 CNN前向传播算法小结 现在总结下CNN的前向传播算法。...c)如果第l层是全连接层,则输出为 4)对于输出层第L层: 以上就是CNN前向传播算法的过程总结。有了CNN前向传播算法的基础，后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。
向AI转型的程序员都关注了这个号???...DT机器学习 公众号： datayx 深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1....DNN前向传播算法数学原理 在上一节，我们已经介绍了DNN各层线性关系系数$w$,偏倚$b$的定义。...DNN前向传播算法 有了上一节的数学推导，DNN的前向传播算法也就不难了。...DNN前向传播算法小结 单独看DNN前向传播算法，似乎没有什么大用处，而且这一大堆的矩阵$W$,偏倚向量$b$对应的参数怎么获得呢？怎么得到最优的矩阵$W$,偏倚向量$b$呢？...这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与前向传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。 （欢迎转载，转载请注明出处。
作者：刘建平 编辑：黄俊嘉 前 言 在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系...03 RNN前向传播算法 有了上面的模型，RNN的前向传播算法就很容易得到了。 对于任意一个序列索引号t，我们隐藏状态h(t)由x(t)和h(t−1)得到： ?...04 RNN反向传播算法推导 有了RNN前向传播算法的基础，就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。...除了梯度表达式不同，RNN的反向传播算法和DNN区别不大，因此这里就不再重复总结了。 05 RNN小结 上面总结了通用的RNN模型和前向反向传播算法。...当然，有些RNN模型会有些不同，自然前向反向传播的公式会有些不一样，但是原理基本类似。
在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。...RNN前向传播算法 有了上面的模型，RNN的前向传播算法就很容易得到了。 ...RNN反向传播算法推导 有了RNN前向传播算法的基础，就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。...RNN反向传播算法的思路和DNN是一样的，即通过梯度下降法一轮轮的迭代，得到合适的RNN模型参数$U,W,V,b,c$。...RNN小结 上面总结了通用的RNN模型和前向反向传播算法。当然，有些RNN模型会有些不同，自然前向反向传播的公式会有些不一样，但是原理基本类似。
前向传输计算 前向计算时，输入层、卷积层、采样层、输出层的计算方式不相同。
举一个mnist手写数据集的识别的例子，这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集，由60k个训练样本和10k个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度...
Hinton 提出，通过去除反向传播，前向网络可能更合理地接近现实生活中在大脑中发生的情况。...但我认为前向算法是一个有潜力的选项。」 他说，建造新的模拟计算机的一个障碍是，人们对在数百万台设备上运行一个软件的可靠性很重视。...反向传播的另一个严重限制是，它需要完全了解在前向传递中进行的计算，以便计算出正确的导数。如果我们在前向传递中插入一个黑匣子，那么就不可能再进行反向传播，除非我们学习了黑匣子的可微分模型。...正如我们将看到的，黑匣子根本不会改变 FF 算法的学习程序，因为不需要通过它进行反向传播。 在没有完美的前向传递模型的情况下，或许能求助于许多形式的强化学习之一。...思路是用两个前向传递代替反向传播的前向和后向传递，这两个前向传递又以完全相同的方式彼此运算，但在不同的数据上，目标也相反。
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2...本文是前向传播的第三篇，介绍具体实现机制。 在反向传播时候，当拿到了一个张量，引擎需要知道： 如何对此张量调用梯度计算，即从哪里找到计算梯度的函数 F。...动态的意思是：反向传播的计算图是动态更新的。每一轮反向传播开始时（前向传播结束后）都会动态的重新构建一个计算图，当本次反向传播完成后，图会销毁计算图，在内存中被释放了。...3）再将 前向计算 & 与反向传播 联系起来 ：前向运算之后得到新的Variable，这个就是 Q，使用步骤2) 中的 SubBackward0 实例初始化 Q 的 autograd_meta_->grad_fn...前向传播时候的第 n 个输出在反向传播时候就是第 n 个输入。
在神经网络编程部分，讲解了前向传播和反向传播的细节，包括初始化参数、激活函数、损失函数等。在应用部分，通过一个图像分类实例讲解如何一步步构建神经网络。...神经网络编程 - 前向传播和后向传播 根据无限逼近定理（Universal approximation theorem），神经网络可以在有限的层数和误差范围内学习和表示任何函数。...import h5py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns 神经网络编程 ---- ---- 前向传播...前馈 ---- ---- 给定其来自前一层的输入，每个单元计算仿射变换，然后应用激活函数。在这个过程中，我们将存储（缓存）每个层上计算和使用的所有变量，以用于反向传播。...我们将编写前两个辅助函数，这些函数将用于L模型向前传播，以便于调试。请记住，在每一层，我们可能有不同的激活函数。
CNN结构示意图 从上图可以看出，要理顺CNN的前向传播算法，重点是输入层的前向传播，卷积层的前向传播以及池化层的前向传播。...而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的前向传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的前向传播 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。...CNN隐层到卷积层的前向传播 现在再来看普通隐藏层前向传播到卷积层时的前向传播算法。 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量，则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。...这里需要定义的CNN模型参数是： 1）全连接层的激活函数 2）全连接层各层神经元的个数 CNN前向传播算法小结 现在总结下CNN的前向传播算法。...以上就是CNN前向传播算法的过程总结。有了CNN前向传播算法的基础，后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。
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