機器學習之誤差反向傳播算法
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
機器學習之誤差反向傳播算法
我們知道神經網絡是由大量的參數即權重構成，神經網絡的學習過程則是這些參數的變化更新過程。誤差反向傳播算法就是用於更新這些參數的。這裡我們假設激活函數為Sigmoid。
Ps: 在吳恩達機器學習反向傳播算法課程中，
而不是：
這是因為吳恩達中使用的損失函數為：
因此：
手機顯示公式圖片，這效果真是難為頭條了。。。。。。
以上就是小烏對於反向傳播算法的學習總結，反向傳播算法確實是一個令人頭疼的算法，即使搞懂了，也很難確定自己寫的程序實際在幹什麼。
大家可以一步一步推一下，我就是這樣過來的，推一下在腦子中腦補一下過程，會好很多。
歡迎關注小烏， 小烏持續發力，下一篇機器學習之梯度檢測