3.2 神经网络基本结构及梯度下降算法
来源:互联网 发布:淘宝怎么添加关键词 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 10:09
3.2 大白话:神经网络基本结构及梯度下降算法
每个输入层都是和隐藏层相连接的,每个输入的连接是:输入值乘以权重加上的偏置,经过sigmoid function得到下一层的值。
深度学习的深度体现在,隐藏层的多上面。
这张图片是28*28的建立一个两层(输出层不计算在内)的神经网络:
中间层可以自己设定,输出是几类的,就是几个输出神经元。
隐藏层学到的是从像素数级别到语义级别的一部分特征。
梯度下降算法:
MNIST数据集的图片
代价函数:
y是数据集的标签,x是一个784维度的向量。我们的目的是通过目标函数,训练出来权重和偏置。
更新方程:学习率n是这一步下降的的大小。有可能是局部最优。我们也可以让学习率是变化的,例如在刚开始的时候让他大一些,让他接近最优的时候变小,有助于学习。
接下来用数学推导一下。假设目标函数是C他有两个变量V1和V2
在上述中的v1和v2就是神经网络的w和b。
传统梯度下降算法太慢,一般用的是随机下降算法。
0 0
- 3.2 神经网络基本结构及梯度下降算法
- BP神经网络梯度下降算法
- 神经网络梯度下降算法综述
- 神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结
- 神经网络算法学习---梯度下降和随机梯度下降
- 神经网络入门之bp算法,梯度下降
- 神经网络 梯度下降算法/delta规则
- 神经网络中梯度下降算法原理
- 9 神经网络算法之梯度下降
- BP神经网络模型及梯度下降法
- 神经网络基本结构(前向传播+随机梯度下降法)
- 深度学习进阶(二)--神经网络结构算法以及梯度下降法
- 神经网络中的梯度下降
- 神经网络与深度学习(2):梯度下降算法和随机梯度下降算法
- 机器学习--神经网络算法系列--梯度下降与随机梯度下降算法
- 监督学习的基本思想及最基本算法——梯度下降
- 线性回归及梯度下降算法详解
- 梯度下降算法及Python实现
- Android应用如何开机自启动、自启动失败原因
- Spring MVC PathVariable
- 【js】js数组操作
- 三帧差分法 - 运动物体检测 - 行人检测 - 学习研究过程
- android uiautomator自动化测试中写一个自定义的方法减少代码量
- 3.2 神经网络基本结构及梯度下降算法
- 自动化测试 - Windows下APPium测试环境搭建
- 招聘技术人员思路
- C#中&与&&有什么区别
- opencv矩形轮廓提取
- let命令
- 30万以内数据 NPOI导出Excel
- SSL JudgeOnline 1210——最佳浏览路线
- linux常用命令