反向传播算法推导全连接神经网络 上传者:ryan-焱 2019-02-15 21:39:32上传 PDF文件 773KB 热度 48次 反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法,在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型,MLP),卷积神经网络(CNN),循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合函数求导的链式法则导出,递推的 计算神经网络每一层参数的梯度值。算法名称中的“误差”是指损失函数对神经网络每一层 临时输出值的梯度。反向传播算法从神经网络的输出层开始,利用递推公式根据后一层的误 差计算本层的误差,通过误差计算本层参数的梯度值,然后将差项传播到前一层 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 码姐姐匿名网友 2019-02-15 21:39:32 谢谢分享!谢谢 发表评论 ryan-焱 资源:34 粉丝:0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com
谢谢分享!谢谢