DNN反向传播详解

目前的深度神经网络模型中，主要都是依赖传统BP的反向传播方式来计算梯度，由于tensorflow等牛逼框架的存在，目前梯度的计算方式被很多人都忽略掉了，本文旨在给大家详细推导下在不考虑dropout及特殊结构的情况下，全连接DNN模型是如何梯度下降的。 首先，给出深度神经网络的一般结构形式： 说明下推导过程中一些基本变量及参数的含义： ：表示第l层的第i个节点与第l-1层的第j个节点连接的权重w；

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