开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

MATLAB神经网络--前向传播

MATLAB神经网络中的前向传播是指通过输入数据，将数据从输入层经过一系列的计算传递到输出层的过程。在前向传播过程中，神经网络的各个层将依次对输入数据进行处理和转换，最终得到输出结果。

具体步骤如下：

准备数据：首先需要准备输入数据，包括特征数据和对应的标签数据。
初始化权重和偏置：根据网络结构和层数，初始化每一层的权重和偏置参数。
前向传播计算：从输入层开始，将输入数据通过权重和偏置计算传递到下一层。在每一层中，通过激活函数对输入数据进行非线性变换，得到该层的输出结果。
计算损失：将神经网络输出的结果与标签数据进行比较，计算损失函数。损失函数用于衡量网络输出与真实标签的差异程度。
反向传播：根据损失函数的值，使用反向传播算法更新权重和偏置参数，以减小损失函数的值。反向传播算法通过链式法则将损失函数对每个参数的导数进行计算，然后利用梯度下降法更新参数。
重复迭代：重复进行前向传播和反向传播，直到达到预设的迭代次数或损失函数收敛。

MATLAB提供了丰富的神经网络工具箱，用于构建和训练神经网络模型。在MATLAB中，可以使用命令行界面或图形用户界面进行神经网络模型的创建和训练。同时，MATLAB还提供了多种激活函数、损失函数和优化算法供选择，方便用户根据不同的问题进行调整和优化。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/mlstudio）
腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
腾讯云神经网络服务（https://cloud.tencent.com/product/dnn）

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

卷积神经网络的前向传播

下面是一个卷积神经网络的示例： ?...这就是卷积神经网络的基本思想，但具体实现有很多种版本，本次参考了Matlab的Deep Learning工具箱DeepLearn Toolbox，这里实现的CNN与其他最大的差别是采样层没有权重和偏置，...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。...每日一学——卷积神经网络 ? 采样层（subsampling,Pooling）：采样层是对上一层map的一个采样处理。

6844 0

卷积神经网络(CNN)前向传播算法

在卷积神经网络(CNN)模型结构中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 1....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。

8662 0

卷积神经网络的前向传播算法详解

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。

1.2K0 1

神经网络编程 - 前向传播和后向传播（附完整代码）

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。...---- ---- 前向传播输入X提供初始信息，然后传播到每层的隐藏单元，最后输出。...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。

1.4K7 0

前向传播（张量）- 实战

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

4311 0

C＋实现神经网络之贰—前向传播和反向传播

前言前一篇文章C++实现神经网络之壹—Net类的设计和神经网络的初始化中，大部分还是比较简单的。因为最重要事情就是生成各种矩阵并初始化。...神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和（卷积？）的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。...前向过程如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。...具体的推导过程我推荐看看下面这一篇教程，用图示的方法，把前向传播和反向传播表现的清晰明了，强烈推荐！...这个时候你如果愿意的话仍然可以写一个小程序进行几次前向传播和反向传播。还是那句话，鬼知道我在能进行传播之前到底花了多长时间调试！

75310 0

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

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。

7724 0

深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

向AI转型的程序员都关注了这个号???...大数据挖掘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。...从感知机到神经网络 ?

5291 0

卷积神经网络中卷积运算的前向传播与反向传播推导

卷积运算的前向传播数学符号定义：输入： ? 卷积核： ? 输出： ? 卷积运算： ? ? 定义损失函数，将损失函数定义为输出的和，这样方便反向传播计算的演示： ?...从X -> Y -> L的过程是卷积运算的前向传播过程，为了简化这个过程，这里忽略了偏置项b以及卷积之后的激活函数。 2. 卷积运算的反向传播计算损失函数L对输出Y的梯度 ? 计算输入X的梯度 ?

1.1K1 0

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

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。

2.3K3 0

循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

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。...今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。...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。

5593 0

前向-前向神经网络训练算法

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。

1851 0

【深度学习实验】前馈神经网络（四）：自定义逻辑回归模型：前向传播、反向传播算法

一、实验介绍实现逻辑回归模型（Logistic类）实现前向传播forward 实现反向传播backward 二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....它是一种基于前向传播的模型，主要用于解决分类和回归问题。前馈神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。...前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。...= outputs return outputs forward(self, inputs)方法执行逻辑回归的前向传播。...Logistic() x = torch.tensor([3,3,4,2]) y = act(x) z = act.backward() print(z) 注意：本实验仅实现了逻辑回归的前向传播和反向传播部分

1271 0

深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法

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。...简单说说吧，反向传播主要解决神经网络在训练模型时的参数更新问题。神经网络如下图： ? 反向传播算法需要解决每条边对应的权值如何更新，才能使得整个输出的【损失函数】最小。...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？...我们先来建个简单的神经网络图吧，注意，这里只是帮助理解反向传播算法的构建过程，与真实的神经网络有一定的差距，但其中的分析过程是大同小异的。

2.9K7 0

【深度学习实验】前馈神经网络（五）：自定义线性模型：前向传播、反向传播算法（封装参数）

一、实验介绍实现线性模型（Linear类）实现前向传播forward 实现反向传播backward 二、实验环境本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....它是一种基于前向传播的模型，主要用于解决分类和回归问题。前馈神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。...前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。在前向传播过程中，每个神经元将前一层的输出乘以相应的权重，并将结果传递给下一层。...它调用了forward(x)方法，将输入的x传递给前向传播方法。 def __call__(self, x): return self.forward(x) c....torch.tensor([1,1,1,1], dtype=torch.float32) y = net(x) z = net.backward() print(z) 注意：本实验仅实现了线性模型的前向传播和反向传播部分

921 0

LSTM模型与前向反向传播算法

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。...前向传播过程在每个序列索引位置的过程为：　　　　1）更新遗忘门输出：$$f^{(t)} = \sigma(W_fh^{(t-1)} + U_fx^{(t)} + b_f)$$ 　　　　2）更新输入门两部分输出...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。

4882 0

人工智能|TensorFlow前向传播实例

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...

6963 0

LSTM模型与前向反向传播算法

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。

1.8K3 0

LSTM模型与前向反向传播算法

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。...前向传播过程在每个序列索引位置的过程为： 1）更新遗忘门输出： 2）更新输入门两部分输出： 3）更新细胞状态： 4）更新输出门输出： 5）更新当前序列索引预测输出： 04.LSTM...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。

5963 0

干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解

深度学习系列深度学习之DNN与前向传播算法深度学习之DNN与反向传播算法干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式干货 | 深度学习之卷积神经网络(...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。...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。

1.8K5 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭