深度學習2.0-16.隨機梯度下降之反向傳播演算法推導

阿新 • • 發佈：2020-10-10

文章目錄

1.啟用函式及其梯度

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1.sigmoid/Logistic

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容易出現梯度離散，權值長時間保持不變，未能更新

2.Tanh-在RNN中使用較多

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3.relu-Rectified Linear Unit(整型的線性單元)

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2.損失函式及其梯度

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1.MSE-Mean Squared Error

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2.Cross Entropy Loss

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softmax

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3.單輸出感知機及其梯度

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4.多輸出感知機以及梯度

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5.鏈式法則

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6.多層感知機梯度（反向傳播演算法）

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深度學習2.0-16.隨機梯度下降之反向傳播演算法推導

文章目錄 1.啟用函式及其梯度1.sigmoid/Logistic2.Tanh-在RNN中使用較多3.relu-Rectified Linear Unit(整型的線性單元)

梯度下降和反向傳播演算法推導

梯度下降演算法的公式: \\[Xnew=Xold-\\eta▽f(x) \\]其中，是\\(▽\\)梯度運算元，\\(▽f(x)\\)就是指\\(f(x)\\)的梯度。\\(\\eta\\)是步長，也稱作學習速率。

零基礎入門深度學習(2) - 線性單元和梯度下降

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零基礎入門深度學習 | 第三章：神經網路和反向傳播演算法

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深度學習聽課 | 梯度下降和反向傳播 | 03

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目錄直觀理解反向傳播反向傳播的微積分原理直觀理解反向傳播反向傳播演算法是用來求非常複雜的梯度的。梯度向量每一項的大小，是在說代價函式對每一個引數有多敏感。

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SGD 隨機梯度下降 Keras 中包含了各式優化器供我們使用，但通常我會傾向於使用 SGD 驗證模型能否快速收斂，然後調整不同的學習速率看看模型最後的效能，然後再嘗試使用其他優化器。

自定義程式碼實現簡單的多元一次線性函式的隨機梯度下降

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隨機梯度下降

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2.神經網路的數學基礎 2.1初識神經網路在機器學習中，分類問題中的某個類別叫作類（class）。資料點叫作樣本（sample），某個樣本對應的類叫作標籤（label）

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原文地址：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665861710638558010&wfr=spider&for=pc 在研究機器學習和深度學習時出現的主要問題之一是梯度下降的幾種型別。在梯度下降的三種類型（Batch梯度下降、Mini-bat

遙感影象深度學習(2)——使用訓練好的權重進行預測

在我們訓練好模型後，使用訓練好的權重進行預測程式碼如下 import math import numpy as np

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1 BP演算法的推導　　　　　　　　　　圖1 一個簡單的三層神經網路　　圖1所示是一個簡單的三層（兩個隱藏層，一個輸出層）神經網路結構，假設我們使用這個神經網路來解決二分類問題，我們給這個網路一個輸入樣本

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