反向传播算法

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

机器学习系列12：反向传播算法

采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（BackpropagationAlgorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。

SuperFengCode·2024-09-04 10:40

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

神经网络使用误差反向传播算法进行训练，该算法涉及计算模型在训练数据集上产生的误差，并根据这些误差的比例更新模型权重。

背包客研究·2024-09-01 20:15

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法

阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

MLP通过反向传播算法（Backpropag

猫猫姐·2024-08-22 12:39

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

神经网络算法：神经网络反向传播法代码

下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例：importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden

独木人生·2024-03-04 02:51

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

神经网络权重初始化

权重是可训练的参数，意味着它们会在训练过程中根据反向传播算法自动调整，以最小化网络的损失函数。每个神经元接收到的输入信号会与相应的权重相乘，然后所有这些乘积会被累加在一起，最后可能还会加

诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

深度学习-图解反向传播算法

什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagationalgorithm）全称“误差反向传播”，是在深度神经网络中，

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

深度学习之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法？

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

深度学习基础叁：反向传播算法

反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反

白拾Official·2024-02-20 01:56

深度学习之反向传播算法

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。

仍然是提供的·2024-02-13 07:27

深度学习中常用激活函数介绍

反向传播算法的基础：激活函数是实现反向传播算法的基础，它允许误差

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-07 10:05

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。

辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

AIGC面经大全（持续更新）

训练：使用反向传播算法更新模型参

研三小学渣·2024-02-05 03:04

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-03 07:35

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等

阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

Neural Networks and Deep Learning第2章读书笔记

2.3Hadamard（Schur）乘积,2.4反向传播背后的四个基本方程2.4.1问题2.5四个基本方程的证明2.5.1练习2.6反向传播算法2.6.1练习2.7代码2.7.1问题2.8在

山雾幻华·2024-02-02 03:40

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

模型的收敛

在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。模型的收敛取决于多个因素，包括学习率、数据质量、模型架构等。

幸运小新·2024-01-31 11:56

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非

「已注销」·2024-01-29 10:28

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？

欧飞红·2024-01-28 21:37

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

来源：Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

反向传播算法推导过程（看一篇就够了）

反向传播BackPropagation算法简称BP，算是神经网络的基础了。在神经网络中，正向传播用于模型的训练，模型中的参数不一定达到最佳效果，需要进行“反向传播”进行权重等参数的修正。此外，神经网络每层的每个神经元都可以根据误差信号修正每层的权重。反向传播只需应用链式求导法则即可求出：这是典型的三层神经网络的基本构成，LayerL1是输入层，LayerL2是隐含层，LayerL3是隐含层，现在我

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

一句话总结卷积神经网络

训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

反向传播

反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。线性反向传播的原理和算法Python实现：线性反向传播是指在神经网络中只有线性激活函数的情况下，通过链式法则计算每个参数的梯度。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

【Python】全连接神经网络

全连接神经网络一、前言二、反向传播算法（Backpropagation）3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork

Jc.MJ·2024-01-08 10:56

全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络通俗的解释

全连接网络在训练时通常使用反向传播算法来调整权

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 15:25

训练神经网络的7个技巧

随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络

seasonsyy·2024-01-02 08:57

【Matlab】BP 神经网络时序预测算法

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。

千源万码·2023-12-31 05:26

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？描述一下你使用过的聚类算法，以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。

道亦无名·2023-12-30 10:13

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

概念BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练网络，调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法（反向传播算法）是一种用于神经网络训练的基本算法。它通过逐层迭代地调整神经网络的权重和偏置，以使网络的输出尽可能接近期望的输出。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

它用于计算预测结果与真实标记之间的误差，并通过误差反向传播算法来指导模型参数的更新。目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数，有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

神经网络和深度学习（四）—反向传播工作原理

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍反向传播算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络反向传播算法【嵌牛提问】如何将反向传播算法应用到神经网络反向传播算法工作原理在上一篇文章

吴丞楚20012100032·2023-12-25 08:28

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.已知，z1---f激活函数--h1,h1--g激活函数--,y1是真实值。

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-24 18:08

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