backpropagation

3зной

3ответ

numpy: вычислить производную функции softmax

Я пытаюсь понять backpropagation в простой 3-слойной нейронной сети с MNIST. Существует входной слой с weights и bias. Этикетки: MNIST, поэтому это вектор класса 10. Второй слой - это linear tranform.

2зной

1ответ

Проверка градиентов backpropagation

Я пытаюсь адаптировать скрипт обучения подкрепления, закодированный в чистом питоне, в тензорный поток. Я разработал его, и когда я начал сэмплирование через него, у меня были точно такие же значения

0зной

1ответ

Многослойная нейронная сеть - процесс обучения

Я строю многослойную нейронную сеть. У меня есть вопрос относительно учебного процесса, у меня есть набор учебных данных с желаемыми результатами. Я использую алгоритм Backpropagation для обновления в

0зной

1ответ

Получение значений NaN в весовых матрицах нейронной сети

** Я пытаюсь разработать NF с поддержкой обратной связи в MATLAB. У меня есть набор данных из 12 входов и 1 выход с 46998 образцами. У меня есть некоторые значения NaN в последних строках матрицы, пот

1зной

1ответ

Как передать градиент в переменную после операции назначения?

Длинный рассказ короткий. Следующий мир кода описывает желаемое поведение т.е. значение переменной изменяется оптимизатором x = tf.Variable(5.0) # x = x.assign(tf.constant(5.0)) opt = tf.tra

1зной

1ответ

Смущает обозначение (a и z) и использование уравнений обратного распространения, используемых в нейронных сетях. Градиент приличного обучения

Я пишу нейронную сеть, но у меня проблемы с ее подготовкой, используя backpropagation, так что я подозреваю, что есть ошибка/математическая ошибка где-то в моем коде. Я потратил наше чтение другой лит