DNN反向傳播詳解

目前的深度神經網絡模型中，主要都是依賴傳統BP的反向傳播方式來計算梯度，由於tensorflow等牛逼框架的存在，目前梯度的計算方式被很多人都忽略掉了，本文旨在給大家詳細推導下在不考慮dropout及特殊結構的情況下，全連接DNN模型是如何梯度下降的。 首先，給出深度神經網絡的一般結構形式： 說明下推導過程中一些基本變量及參數的含義： ：表示第l層的第i個節點與第l-1層的第j個節點連接的權重w；

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