前面已經說到神經網路可以將輸入的特徵向量經過層層推導到最後輸出，並通過這些輸出解決分類問題或回歸問題。那麼如果要得到輸出就需要乙個最簡單的演算法----前向傳播演算法。想要了解前向傳播演算法就需要知道神經元。乙個神經元有多個輸入和乙個輸出。每個神經元既可以是其他神經元的輸出，也可以是整個神經網路的輸出。所謂的神經網路結構就是指不同神經元之間的連線結構。
最簡單的神經元輸出就是輸入的加權和，不同的輸入權重就是神經元的引數。而神經網路的優化過程即使優化神經網路引數的取之過程。
計算機神經網路的前向傳播結果需要三部分資訊：第一部分是神經網路的輸入也就是從實體提取的 特徵向量。如上圖所示的兩個輸入。第二個部門為神經網路的連線結構。前向傳播演算法的示意圖如下圖所示：
tensorflow中上述的**如下：
a=tf.matmul(x,w1)
y=tf.matmul(a,w2)
tensorflow前向傳播
1.demo1 import tensorflow as tf seed設定隨機種子，每次執行結果一樣 w1 tf.variable tf.random normal 2,3 stddev 1,seed 1 w2 tf.variable tf.random normal 3,1 stddev 1,s...
HMM模型之前向演算法
1 介紹 前向演算法是用於hmm模型的評估問題。評估問題 對於乙個觀察序列和通過不同系統得到的hmm模型，怎麼判斷哪乙個hmm模型是最有可能產生這個觀察序列。hmm模型三元組 a,b 其中 表示初始向量，a表示狀態轉移矩陣，b表示混合矩陣，例項可以參看 hmm模型之viterbi演算法 2 實現 要...
Caffe tutorial 之 前向與反向傳播
本文參考forward and backward。前向與後向傳播是網路中重要的計算部分。接下來以簡單的邏輯回歸分類器為例介紹。前向傳播用於計算推理過程中給定輸入的輸出。在前向傳播中，caffe將每層的計算進行組合從而得到模型所代表的 函式 此過程由底向上進行。資料x經過全連線層 內積層 生成g x ...