深度学习入门：理解神经网络与反向传播算法
深度学习是机器学习的一个分支，它试图模拟人脑进行分析学习的神经网络，以实现图像、语音识别等复杂功能。今天，我们就来聊聊深度学习的核心——神经网络，以及训练神经网络的关键算法——反向传播。 首先，我们得知道什么是神经网络。你可以把神经网络想象成一堆相互连接的小电脑，每个小电脑都从它的邻居那里接收信息，...
深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换”。将进行仿射变换的处理实现为“Affine层”。Y = np.dot(X, W) + B，计算图如下：式中WT的T表示转置....
深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
前言基于前两篇文章《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》《深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现》计算图基础及其简单层的实现，本文主要介绍如何将计算图运用到神经网络中，通过定义一个类的方式用计算图实现激活函数的 ReLU层和 Sigmoid层，让其成为构成神经网络的一个基础层。一、ReLU层计算图及其代码实现如果正向传播时的输入x大于0，则反向传播会将上游....
深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现
1 误差的反向传播1.1加法节点的反向传播1.2乘法节点的反向传播这里我们考虑z = xy。这个式子的导数用下式表示。乘法的反向传播会将上游的值乘以正向传播时的输入信号的“翻转值”后传递给下游。翻转值表示一种翻转关系，如图5-12所示，正向传播时信号是x的话，反向传播时则是y；正向传播时信号是y的话，反向传播时则是x。1.3 苹果的例子再来思考一下本章最开始举的购买苹果的例子（ 2个苹果和消费税....
深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则
1.计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里的图形是数据结构图。1.1用计算图进行计算构建了计算图后，从左向右进行计算。就像电路中的电流流动一样，计算结果从左向右传递。到达最右边的计算结果后，计算过程就结束了。计算图计算流程：1.构建计算图。2.在计算图上，从左向右进行计算。第2歩“从左向右进行计算”是一种正方向上的传播，简称为正向传播（ forward propagation）。正向传播是从....
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