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第四节课-反向传播&&神经网络一

www.MyException.Cn  网友分享于:2013-09-28  浏览:0次
第四节课-反向传播&&神经网络1

2017-08-14

 

这节课的主要内容是反向传播的介绍,非常的详细,还有神经网络的部分介绍,比较简短。

首先是对求导,梯度的求解。反向传播的核心就是将函数进行分解,分段求导,前向计算损失,反向计算各个单元的梯度,即代表

各个单元对于最后结果的影响力。因为神经网络一般过于庞大,所以采取分段求导会比较实际,所以引入了 computational graph.

 

 

课程下来,对于整个求解梯度的过程有了更好的理解。总结:

 

 

然后就是介绍了神将网络的一点知识。

 

 

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