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CS231N斯坦福计算机视觉公开课 03 - 神经网络和反向传播

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 03 - 神经网络和反向传播

  • 一、神经网络
    • 1.输入与激活函数
  • 二、反向传播
    • 1.传播方式

一、神经网络

1.输入与激活函数

  • 输入：不同的权重与输入值的乘积和 ∑ i = 0 w i x i \sum_{i=0}{w_ix_i} ∑i=0​wi​xi​
  • sigmoid激活函数：将前步的输入做处理，缩放到一个0到1的范围里
  • ReLU激活函数： R e L U ( x ) = W 2 m a x ( 0 , W 1 x ) ReLU(x) = W_2max(0,W_1x) ReLU(x)=W2​max(0,W1​x)，提取输入和0中的最大值，并作线性变化

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 03 - 神经网络和反向传播_第1张图片

  • 每一层的每一个神经元与上一层的全部神经元都做出链接，这样的层叫做全连接神经网络，也叫作多层感知机
  • 输出层的神经元个数表示的是输出的特征个数

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 03 - 神经网络和反向传播_第2张图片

假设输入为3072维的向量

  • 第一层有100个神经元，则第一层每一个神经元都有3072个权重，有100个偏置项
  • 第二层有10个神经元，则第二层的每一个神经元都有100个权重，有10个偏置项

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二、反向传播

1.传播方式

  • 前向传播：根据公式计算
  • 反向传播：反向求导（链式求导法则）
  • 下图为计算过程，其中绿色为正向传播，红色为反向传播，图一为输入数字，图二为输入矩阵（向量）

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