北京网站seo价格,成都定制app开发公司,建筑工程网格优化,公司宣传册模板目录 1. 层与层之间的核心关联#xff1a;数据流动与参数传递
1.1 数据流动#xff08;Forward Propagation#xff09;
1.2 参数传递#xff08;Backward Propagation#xff09;
2. 常见层与层之间的关联模式
2.1 典型全连接网络#xff08;如手写数字分类#xf…目录 1. 层与层之间的核心关联数据流动与参数传递
1.1 数据流动Forward Propagation
1.2 参数传递Backward Propagation
2. 常见层与层之间的关联模式
2.1 典型全连接网络如手写数字分类
2.2 卷积神经网络CNN如图像分类
2.3 循环神经网络RNN/LSTM如文本生成
2.4 Transformer如机器翻译
3. 层间关联的核心原则
3.1 数据传递的“管道”
3.2 参数的“接力更新”
3.3 层的“功能分工”
4. 图形化示意图以CNN为例
5. 常见问题解答
Q为什么有些层之间需要“激活函数”
Q层之间如何决定“连接顺序”
Q层之间的参数如何共享
6. 总结层与层之间的关联是“数据流动 参数协同” 1. 层与层之间的核心关联数据流动与参数传递
1.1 数据流动Forward Propagation
流程数据从输入层开始逐层传递到输出层。关键点 输入 → 隐藏层 → 输出层每一层对数据进行变换。每层的输出是下一层的输入。
1.2 参数传递Backward Propagation
流程训练时通过反向传播更新参数权重和偏置。关键点 从输出层反向回传误差逐层计算梯度。梯度用于更新对应层的参数如权重、偏置。 2. 常见层与层之间的关联模式
以下是几种典型模型的分层结构及层间关联示例
2.1 典型全连接网络如手写数字分类 输入层像素 → 全连接层隐藏层1 → 激活层ReLU → 全连接层隐藏层2 → 输出层Softmax 数据流动 输入层接收28x28像素的图像784个输入。隐藏层1通过权重矩阵 W1W1 和偏置 b1b1 进行线性变换 z1W1⋅输入b1z1W1⋅输入b1 激活层ReLU对 z1z1 进行非线性变换ReLU(z1)ReLU(z1)。隐藏层2重复上述过程最终输出层生成类别概率。 参数关联 每个全连接层的权重和偏置独立更新。后层的输入依赖前层的输出。 2.2 卷积神经网络CNN如图像分类 输入层图像 → 卷积层 → 激活层ReLU → 池化层 → 全连接层 → 输出层 数据流动 卷积层用卷积核提取边缘、纹理等局部特征。 特征图卷积核∗输入图像偏置特征图卷积核∗输入图像偏置 激活层ReLU增强非线性max(0,特征图)max(0,特征图)。池化层如最大池化下采样减少尺寸 输出取窗口最大值输出取窗口最大值 全连接层将特征展平后分类。 参数关联 卷积层的卷积核权重和偏置是参数。池化层无参数仅执行固定规则。 2.3 循环神经网络RNN/LSTM如文本生成 输入层词向量 → 嵌入层 → LSTM层时间步1 → LSTM层时间步2 → 全连接层 → 输出层 数据流动 嵌入层将单词映射为向量如“猫”→[0.2, 0.5, ...]。LSTM层按时间步处理序列 当前输入和前一时刻的隐藏状态共同决定当前状态。公式示例 htLSTM(xt,ht−1)htLSTM(xt,ht−1) 全连接层将最终隐藏状态转化为输出。 参数关联 LSTM的权重和偏置如遗忘门、输入门的参数在时间步间共享。 2.4 Transformer如机器翻译 输入层词向量 → 嵌入层 → 位置编码 → 自注意力层 → 前馈网络 → 输出层 数据流动 自注意力层计算词与词之间的关系权重 注意力权重Softmax(QKTd)注意力权重Softmax(dQKT) 前馈网络全连接层进一步处理特征。输出层生成目标语言的词概率。 参数关联 自注意力层的Q、K、V权重矩阵是参数。前馈网络的权重和偏置逐层更新。 3. 层间关联的核心原则
3.1 数据传递的“管道”
层与层之间通过张量Tensor连接 每个层的输出是一个张量如矩阵或向量直接作为下一层的输入。形状必须匹配例如卷积层输出的特征图尺寸必须与池化层的输入尺寸一致。
3.2 参数的“接力更新”
反向传播时误差从输出层向输入层反向传递 计算输出层的误差如交叉熵损失。计算上一层的梯度如全连接层的权重梯度。逐层回传直到更新输入层后的第一个隐藏层的参数。
3.3 层的“功能分工”
不同层负责不同任务 输入层接收原始数据。隐藏层提取特征、学习模式。输出层生成最终结果。辅助层如归一化、Dropout优化训练过程。 4. 图形化示意图以CNN为例 输入层图像 → 卷积层提取特征 → 激活层非线性 → 池化层下采样 → 全连接层分类 → 输出层概率
箭头方向数据从左到右流动参数在隐藏层中更新。关键节点 卷积层和全连接层有参数池化层无参数。激活层仅改变数据形状不增加参数。 5. 常见问题解答
Q为什么有些层之间需要“激活函数”
原因 线性变换如 WxbWxb无法学习复杂模式。激活函数如ReLU引入非线性让模型能拟合曲线关系。
Q层之间如何决定“连接顺序”
经验法则 图像任务卷积层 → 池化层 → 全连接层。文本任务嵌入层 → LSTM/Transformer → 全连接层。通用分类全连接层堆叠需注意过拟合。
Q层之间的参数如何共享
示例 卷积层同一卷积核在所有位置共享权重如检测边缘的卷积核。RNN/LSTM同一时间步的参数在所有时间步共享如每个时间步的遗忘门权重相同。 6. 总结层与层之间的关联是“数据流动 参数协同”
数据流动层间通过张量传递信息形成从输入到输出的路径。参数协同所有可学习参数权重、偏置通过反向传播共同优化使模型整体性能提升。
