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3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记

3BLUE神经网络笔记

3blue的神经网络第一集笔记

以手写数字识别为例，28*28的像素平台上，得到的784个像素点平铺开来

然后加权乘起来，再累加

 3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记_第1张图片

 

再加上偏置值，最后用sigmoid函数或者ReLU函数处理

 3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记_第2张图片

 

输入是784个，中间有两层16个神经元的隐含层，输出是10个数字，最后有13002种可能的结果

 

 

3blue的神经网络第二集笔记

决定其激活值的加权和权重，可指那些连接的强弱

偏置值则表明神经元是否更容易被激活

 

为了让神经元训练的效果更好

需要计算损失函数loss function并且不断逼近局部最小

在逼近局部最小的过程中，就像小球落下一样，无法保证落到的局部最小值就是代价函数可能达到的全局最小值

如果移动的步长和斜率相关的话，那么逼近局部最小值的时候，步长会很小，防止掉过头

 3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记_第3张图片

 

让函数值最小的算法，就是先计算梯度，再按梯度反方向走一小步下山，然后循环

negative gradient of this cost function

 

 

 

3blue的神经网络第三集笔记

梯度向量的每一项的大小都是在告诉大家 ，代价函数对于每个参数有多敏感

stochastic gradient descent 随机梯度下降法 像醉汉下山，但是比精细的找准下山最近的路要来的方便快捷

 

增加激活值，有三种方法可以走：

增加偏置值b、增加权重值w、改变上一层的激活值a

 3BLUE1BROWN 神经网络三讲笔记_第4张图片

 

小结

BP反向传播算法，其实是单个训练样本想怎样修改权重与偏置，不仅是说每个参数是变小还是变大，还包括了这些变化的比例是多大 才能最快的降低代价

 

不足

视频p1并未讲的很细，大体上知道它是通过随机梯度下降法来提升好的增益，p2的数学部分视频需要补课

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