resnet的反向傳播推導（對權重的更新）
論文：Identity Mappings in Deep Residual Networks
其中對resnet反向傳播進行了分析，給出以下公式：
但是反向傳播是為了對權重和偏置進行更新，論文中只是分析了對特徵x的梯度。
自己對權重的梯度做了分析。
以一個小的示例表達：
其中分為兩類，一是對輸出層的更新，直接進行求解。
另一個是對中間隱含層的梯度求解，利用論文中給出的公式能夠很好的寫出。
相關推薦
resnet的反向傳播推導（對權重的更新）
論文：Identity Mappings in Deep Residual Networks 其中對resnet反向傳播進行了分析，給出以下公式： 但是反向傳播是為了對權重和偏置進行更新，論文中只是分析了對特徵x的梯度。 自己對權重的梯度做了分析。 以一個小的示例表
C++實現誤差反向傳播演算法（BP神經網路）
誤差反向傳播學習演算法 實現Iris資料分類 Denverg Secret Number 29,April 2018 實驗目的 用C++實現BP神經網路 實驗原理 人工神經網路模型 人們從40年代開始研究人腦神經元功能。1943年
對反向傳播演算法（Back-Propagation）的推導與一點理解
最近在對卷積神經網路（CNN）進行學習的過程中，發現自己之前對反向傳播演算法的理解不夠透徹，所以今天專門寫篇部落格記錄一下反向傳播演算法的推導過程，算是一份備忘錄吧，有需要的朋友也可以看一下這篇文章，寫的挺不錯的：http://www.cnblogs.com/lancel
反向傳播演算法（過程及公式推導）
反向傳播演算法（Backpropagation）是目前用來訓練人工神經網路（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的演算法。其主要思想是： （1）將訓練集資料輸入到ANN的輸入層，經過隱藏層，最後達到輸出層並輸出結果，這是ANN的前向傳
梯度下降演算法原理與反向傳播思想（推導及核心觀點）
梯度下降方法是常用的引數優化方法，經常被用在神經網路中的引數更新過程中。 神經網路中，將樣本中的輸入X和輸出Y當做已知值（對於一個樣本[X,Y]，其中X和Y分別是標準的輸入值和輸出值，X輸入到模型中計算得到Y，但是模型中的引數值我們並不知道，所以我們的做法是隨機初始化模型的
反向傳播演算法（BP演算法）
BP演算法(即反向傳播演算法)，適合於多層神經元網路的一種學習演算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關係實質上是一種對映關係：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續對映，這一對映具有高度非線性。它的資訊處理能力來源於簡單非線性函式的多
全連線神經網路的反向傳播演算法（BP）
一、預熱篇 參考連結：http://colah.github.io/posts/2015-08-Backprop/ 要理解的主要點：路徑上所有邊相乘，所有路徑相加 反向傳播演算法(Backpropagation)已經是神經網路模型進行學習的標配。但是有很多問題值得思考一下： 反向傳播
神經網路中反向傳播演算法（BP）
神經網路中反向傳播演算法（BP） 本文只是對BP演算法中的一些內容進行一些解釋，所以並不是嚴格的推導，因為我在推導的過程中遇見很多東西，當時不知道為什麼要這樣，所以本文只是對BP演算法中一些東西做點自己的合理性解釋，也便於自己理解。 要想看懂本文，要懂什麼是神經網路，對前向傳播以
RNN與反向傳播演算法（BPTT）的理解
RNN是序列建模的強大工具。 今天主要搬運兩天來看到的關於RNN的很好的文章： PS: 第一個連結中的Toy Code做一些說明 之所以要迴圈8（binary_dim=8）次，是因為輸入是2維的（a和b各輸入一個bit），那麼，每個bit只會影響8
梯度下降法和誤差反向傳播推導
梯度下降法原理 梯度下降法的示意圖如下 前提:假設x⃗ 1×m和y⃗ 1×n的向量有一個函式關係y⃗ =f(x⃗ |θ),其中θ是一個l維的引數向量,為例擬合初函式f. 現有,k組觀測值,得到
DNN反向傳播推導的嚴格表述
近期把DNN的反向傳播又好好的研究了一下。之前一直有疑慮是因為很多文件裡邊出現∂z(l+1)∂z(l)∂z(l+1)∂z(l)這種表示式，然後z(l+1)z(l+1)和z(l)z(l)還是矩陣，這下就變得非常煩人了，因為沒有哪本數學書定義了矩陣對矩陣的導數。
javascript基礎知識整理（不定時更新）
nsh firefox 可用 splice mage true size -1 對數 1.js中真與假的定義： 真：true，非零數字，非空字符串，非空對象 假：false，數字零，空字符串，空對象（null），undefined 2.使用for循環對json進
sed 實踐案例 （不定期更新）
一個 mysqld swd dia col 一行 rac 刪除 實踐 刪除每行第一個字符 sed -r ‘s/^.//g‘ /etc/passwd 刪掉每行第二個字符 sed -r ‘s/^(.)(.)/\1/g‘ /etc/passwd 刪掉每行最後一個字符 s
java中方法總結（每周更新）
實例 參數 創建 方法 get ack bject 子類 generate 1、URLEncoder.encode(username,"utf-8")將“utf-8”編碼的username先解碼，然後再采用URL編碼 2、URLDecoder.decode(autoLogi
代碼綜合後的電路對比（不定時更新）
output pre n) sed log 會有 blank 不同 blog 這裏來記錄一下相似代碼之間的不同差異，比如同步復位與異步復位觸發器的對比，上升沿復位和下降沿復位的對比等等。這裏主要使用ISE的綜合引擎。直接附上代碼和綜合後電路圖，有些會有部分講解。
微軟雲平臺系列新品發布（9月更新）
技術分享 數據倉庫 諸多 內容 靈活 class 並且 以及 競爭力 在移動為先，雲為先的今天，微軟為擁抱雲文化的企業提供了技術和工具。對於利用創新且全面的移動解決方案和開發者工具方面，微軟是具備獨到之處的，它幫助所有客戶在雲為先的時代中發現潛在價值。 正如你所期待的
css編寫註意事項（不定時更新）
不定 避免 選擇符 lin css代碼 單行註釋 兼容 使用 需要 CSS的編寫是需要積累的，而一個好的css編寫習慣對我們將來的成長是非常有利的，我會把我平時看到的或者遇到的會不定時的更新到這裏，不時翻一下，但求有所進步。 如果各位看官也有看法和建議，評論下，我也會更新進
2017-2018-1 Java演繹法 小組會議及交互匯總（不定期更新）
當前 演繹法 還需要 優點 計劃 除了 但是 log 凝聚力 第一周會議 今天我們小組開展了第一次團隊例會活動。我們小組將《構建之法》分為了六個部分並由六位成員先分別學習並向組長上傳學習收獲，這次的活動內容便是 交流前兩周小組成員學習閱讀《構建之法》的收獲。 在
《網絡》：關於計算機網絡的必備常識【無序】（不定時更新）
cos 表示 進行 span 必備 計算 需要 設置 不能 1、交換機連接的一定是單個網絡；路由器連接的一定是多個網絡。 2、基於端口方式的劃分VLAN，同一個交換機上不同端口的網絡是不通的。 3、交換機上的trunk口不能直接與PC連接。 4、華為交換機上的端口默認全不通
人臉識別常用數據集大全（12/20更新）
have user tailf ren assemble cal gin hot face 人臉識別常用數據集大全（12/20更新） 原文首發地址：人臉識別常用數據集大全（12/20更新） - 極市博客 1.PubFig: Public Figures Fac