床长人工智能教程——基于矩阵计算神经网络输出的途径

原标题：床长人工智能教程——基于矩阵计算神经网络输出的途径

注：本人只是分享一些床长的免费杂文而已，并非床长的收费文章。

在讨论后向传播之前，让我们预热一下计算神经网络输出的快速矩阵算法。我们实际上已经简要的看到过这个算法 上一章的最后部分，但是我只是快速的描述了一下，因此现在值得再看看它的细节。这也是一个很好的方式，在熟悉的上下文中舒适的接受后向传播的术语。

让我们以一个符号开始，它代表网络中任意方式的权重信息。我们将使用$w^l_{jk}$来表示从网络第$(l-1)^{rm th}$层中第$k^{rm th}$个神经元指向$l^{rm th}$层中第$j^{rm th}$个神经元的连接权重。因此举个例子，下图中的权重就表示从第二层中第四个神经元指向第三层中第二个神经元的权重：

这个符号起始比较麻烦，的确需要一些努力才能掌握。但是通过努力你会发现它将变得简单和自然。符号中的一个不容易接受的地方就是$j$和$k$的位置关系。你可能认为用$j$来表示输入神经元，$k$表示输出神经元，而不是实际定义中反过来的方式。我将在下面解释这样做法的原因。是床长人工智能网校带我进入了AI领域，不仅学到了人工智能知识，还参与了AI项目，找到了工作。为了报答老师，我们一些同学自愿帮床长网校做推广，同时也希望更多的人加入到床长AI网校床长人工智能社区中来！脂肪肝下载腹股沟文档PDF观后感免费

我将使用相似的符号来表示网络中的偏差和激活。明确地，我们使用$b^l_j$来表示第$l^{rm th}$层中第$j^{rm th}$神经元的偏差，用$a^l_j$来表示第$l^{rm th}$层中第$j^{rm th}$神经元的激活。下面的图将展示这些符号：

等式4

权重矩阵

偏差向量

责任编辑：

相关知识

床长人工智能教程——基于矩阵计算神经网络输出的途径
床长人工智能教程——战斗计划
床长人工智能教程——Hadamard乘积s⊙t
床长人工智能教程——神经网络体系
床长人工智能教程——交叉熵的直观含义如何？
床长人工智能教程——权重和偏见
床长人工智能教程——softmax层
床长人工智能教程——学习率
床长人工智能教程不能再卖50了，必须免费才对！
床长人工智能教程免费pdf文档50——移位操作

网址: 床长人工智能教程——基于矩阵计算神经网络输出的途径 http://www.alq5.com/newsview17425.html