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
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
RNN(Recurrent Neural Network，循环神经网络) 每个RNN都有一个循环核心单元。它把x作为输入，将其传入RNN。RNN有一个内部隐藏态(internal hidden state)。这个隐藏态会在RNN每次读取新的输入时更新，然后隐藏态会将结果返回至模型。ht = fw (ht-1, xt)其中，xt为t时刻的输入，ht为t时刻的内部隐藏态。RNN相当于把许多循
今天博主在研究卷积神经网络的反向传播算法时，产生了这么一个疑问：pooling层没有卷积核，那反向传播的时候，做了些什么呢？更新了什么参数呢?有一位博主提到：池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。但是具体在计算的时候是要根据Max还是Average来进行区分，进行参数更新的。我们来看看池化层的前向传播和反向传播过程 1 Max-Pooling该种
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
BNBN应用在判别模型中首先BN层的作用是把经过relu等非线性激活函数作用后向极限饱和区靠拢的参数，强行拉回标准的正态分布，然后通过α和γ的作用起到一定的非线性性。 这是一般的理解，但是真的是这样吗？？？开始我就有疑惑，若是BN的作用是这样的话，那么BN肯定应该放在激活函数后面啊！但是很多文章包括最开始提出BN的文章BN 都是在激活函数之前的。这篇文章通过对比实验证明BN跟ics没有任何关系！！
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
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
神经网络和反向传播算法推导 注：由于自己画图实在太难画，本文中基本所有插图来源于算法团子机器学习班，请勿转载1.普通的机器学习模型：其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。图形化表示为下图：当我们的g(h)为sigmoid函数时候，它就是一个逻辑回归的分类器。当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。那么问题来了，这一类模型有明显
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32714733参考这篇文章，看了一遍，先记录下，后面再来总结梯度下降： 是一种优化方法，网络更新参数的公式为：θ=θ−η×∇(θ).J(θ) ，其中η是学习率，∇(θ).J(θ)是损失函数J(θ)的梯度。用于将代价函数降到极小值的最快的一种方式。梯度下降只是神经网路众多优化算法中的一种。其他的还有如Adam、Momentum等
深入了解卷积层和全连接层的意义再次感谢，也希望给其他小白受益。首先说明：可以不用全连接层的。理解1：卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。理解2：从卷积网络谈起，卷积网络在形式上有一点点像咱们正在召开的“人民代表大会制度”。卷积核的个数相当于候选人，图像中不同的特征会激活不同的“候选人”（卷积核）。池化层（仅指最大池化
问题CNN网络在反向传播中需要逐层向前求梯度，然而pooling层没有可学习的参数，那它是如何进行反向传播的呢？此外，CNN中为什么要加pooling层，它的作用是什么？Pooling层CNN一般采用average pooling或max pooling来进行池化操作，而池化操作会改变feature map的大小，例如大小为64×64的feature map使用2×2的步长池化后，feature
一、神经网络代价函数深入理解：逻辑回归中的代价函数形式为：$J(\theta )=-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left [ y^{(i)}log(h_\theta(x^{(i)}))+(1-y^{(i)})log(1-h_\theta(x^{(i)})) \right ] + \frac{\lambda}{2m}\sum_{j=1}^{n}\theta_j^2$神经网络中
反向传播为了更好的理解BP算法，我们先分析一个具体的例子，然后根据这个具体的例子，可以得到Ng给的总结(https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/),网络结构如下，同时，初始的值也标注在了图上： 首先前向传播： 激活函数sigmold 然后是反向传播： 首先计算现在的cost function，假
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2024-02-19 18:27:49
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结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss层实现 一、ReLU层的实现正向传播时的输入大于0，则反向传播会将上游的值原封不动地传给下游，这是因为y对x偏导是1，而传出来的数又是输入乘以偏导，那么输出就是上游的值。如果正向传
反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；
系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。回顾前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我们留待以后学习。正向传播网上关于RNN的介绍
（一）说明 这里写一下RNN的相关公式推导，以及代码中RNN的理解，简单的说明本质问题，不再详细介绍RNN相关发展以及相关概念。有相关基础肯能会比较好懂。主要介绍RNN、LSTM并简单介绍其他RNN的变种。（二）本质分析开始--RNN推导与理解 给出最直观理解RNN的图： 参数这里是共享的。 接下来是RNN的前向传播计算公式： &nbs
正向传播（forward propagation）指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出），下图中左下角x为输入，右上角J为输出，方框代表变量，圆圈代表运算符，箭头表示从输入到输出之间的依赖关系。输入样本为：x∈Rd，不考虑偏差，则中间变量为： 是隐藏层的权重。将 输入按元素计算的激活函数 ，得到长度为
反向传播算法的直观理解 (DEFINITIONS)DEFINITION 1. FORWARD PROPAGATION 定义1.向前传播 Normally, when we use a neural network we input some vector x and the network produces an out put y. The input vector goes through
