Tensorflow 卷积的梯度反向传播过程

本人使用的数据集是CIFAR-10。这是一个经典的数据集，许多论文也都是在这个数据集上进行训练。使用的卷积神经网络是根据Alex描述的cuda-convnet模型修改得来。在这个神经网络中，我使用了

针对故障诊断的一维数据进行卷积分类。和预测

基于李飞飞的imagenet数据库下构建的AlexNet代码，可以实现针对任意图片的准确率判别和目标的检测，该模型已经基于imageNet数据库训练生成了模型，直接运行就可以得出结果。

综述 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定,想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制

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为了在保证图像质量的前提下进一步加快毫米波全息成像的图像重建速度,提出了基于降维策略的快速反向传播重建 (DR-BP) 算法。基于亚毫米波单站式成像实验(280~320 GHz)以及多发多收正交阵列成

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反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大 规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神 经网络(RNN)中都有它的实现版本。

神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid和TanH代价函数对介绍二次代价函数(QuadraticCost)，交

译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note，课程教师Andrej Karpathy授权翻译。本篇教程由杜客翻译完成，堃堃和巩子嘉进行校对修改。 侵删