反向传播算法

深度神经网络的优化和训练的难点

反向传播算法仍然是当前深度神经网络最受欢迎的模型最优化方法。
afansdie·2023-03-22 01:38

Pytorch机器学习——3 神经网络（七）

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3.4损失函数3.4.4PyTorch中常用的损失函数MSELossimporttorchloss
辘轳鹿鹿·2023-03-21 09:56

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

反向传播算法实战本次的反向传播算法是基于上篇文章神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导实现的，如果对反向传播算法不太了解，强烈建议参考上篇文章。我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务。
盐的甜·2023-03-19 22:23

解读反向传播算法（BackPropagation）

反向传播算法（BackPropagation）概念1.什么是BP算法？BP算法全称叫作误差反向传播(errorBackPropagation，或者也叫作误差逆传播)算法。
LiBiscuit·2023-03-16 21:03

bp神经网络算法步流程_训练及优化神经网络基本流程之第0到6步

在之前的笔记中，我记录过《神经网络的代价函数及反向传播算法》，以及使用BP算法（反向传播算法）的一点细节。
weixin_39574140·2023-03-13 07:53

深度学习 - 模型的优化和过拟合问题

优化函数、学习速率与反向传播算法学习速率（learning_rate）梯度就是表明损失函数相对参数的变化率,对梯度进行缩放的参数被称为学习速率（learningrate）；学习速率是一种超参数或对模型的一种手工可配置的设置
壮壮不太胖^QwQ·2023-03-09 16:00

【人工智能与深度学习】神经网络和低空分方程模型的体系结构

【人工智能与深度学习】神经网络和低空分方程模型的体系结构循环神经网络Vanillavs.RecurrentNNRNN的4种架构与实例基于时间的反向传播算法（BackPropagationthroughtime
王子王子聪·2023-02-26 07:04

卷积神经网络的基本原理,图卷积神经网络原理

如何理解神经网络里面的反向传播算法1.普通的机器学习模型：其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。
小浣熊的技术·2023-02-20 14:26

用MATLAB搭建DNN

读者需要对MATLAB的矩阵操作、反向传播算法有所了解。1工具MATLAB：version>=7.0.0.19920(R14)。本人所使用的MATLAB版本较低，对于任何不低于该版本的MATLAB
源祺·2023-02-17 13:16

语音识别系列之脉冲神经网络特征工程

得益于误差反向传播算法，网络权重可根据设定的目标函数得到有效地调整，ANN在视觉、文本、语音等领域都取得了巨大的成功，各种新奇的网络结构、训练策略层出不穷，ANN获得了蓬勃发展，大量科研及工程人才投入之中
语音之家·2023-02-16 22:50

复数值神经网络matlab,【原创】复数神经网络的反向传播算法，及pytorch实现方法...

复函数的可导性复变函数按照是否可导，分为全纯函数holomothic和nonholomophic，判断条件为Cauchy-Riemann方程。对于不可导的nonholomophic函数：Wirtinger算子采用Wirtinger算子来计算反向传播。Wirtinger算子的思路是，将任何复变函数f，看做f(z,z*)，求导数就是对z和共轭z*分别求导：其中：z=x+jy。而全纯函数f(z)，当且仅
Dee Jia·2023-02-07 11:58

Xavier参数初始化方法和Kaiming参数初始化方法详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解激活函数、Sigmoid激活函数
IronmanJay·2023-02-07 11:59

numpy实现反向传播【超级小白讲解】

参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》4.4反向传播算法本文也参考了另一位大神的文章：numpy搭建简易神经网络一.神经网络数据搭建了一个三层神经网络，包括两个隐藏层，一个输出层，输入4个节点，隐藏层都为
陌上之殇·2023-02-07 09:44

一文理清深度学习前馈神经网络

Index多层感知机（MLP）介绍深度神经网络的激活函数深度神经网络的损失函数多层感知机的反向传播算法神经网络的训练技巧深度卷积神经网络前馈神经网络（feedforwardneuralnetwork）是一种最简单的神经网络
SamLam·2023-02-07 07:23

反向传播算法(另梯度下降算法）笔记

反向传播算法（另梯度下降算法）定义算法推导一个具体的前向传播和反向传播算法的例子mse(均方误差）另两个问题梯度下降算法梯度数学解释梯度要乘以一个负号单变量函数的梯度下降多变量函数的梯度下降反向传播具体例子
梵魉·2023-02-06 17:37

西瓜书第二章概念总结

即使用新的样本数据测试训练好的模型时产生的误差过拟合定义：过拟合其实指训练的模型对训练的样本匹配的过于细致，导致新的样本进行预测时会出现无训练样本的细微特征而识别错误的情况，也即泛化能力特别差常见原因：学习能力过强，导致将训练数据的细微特征学习了反向传播算法中的系数过
Ansen C·2023-02-05 18:31

反向传播算法之要点(Backpropagation)

反向传播算法之要点(BackpropagationAlgorithm)Introduction反向传播是一个很简单的算法，一个学习过微积分的人就能够轻松的理解。
一樽对明月·2023-02-05 12:42

反向传播与梯度下降详解

前向传播与反向传播1.1，神经网络训练过程神经网络训练过程是：先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果aaa；然后计算aaa与样本标签值yyy的差距（即损失函数的计算过程）；随后通过反向传播算法更新神经元参数
嵌入式视觉·2023-02-05 01:20

反向传播算法

反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。
Emiliano Martínez·2023-02-04 12:22

机器学习：【7】学习速率设置实践

反向传播算法：一种高效计算数据流图中梯度的技术，会把梯度反向传播到每一层，进行梯度下降。常见优化函数：SGD：随机梯度下降优化器。
Alex-YiWang·2023-02-04 11:05

反向传播算法(过程及公式推导)_深度学习（Deep Learning）系列三：使用伴随法推导反向传播...

这是关于深度学习这一系列的最后一篇文章。在上一篇文章中，我们使用链式法则来推导反向传播。这篇文章中，我们指出深度学习其实可以看做是一种逆问题（InverseProblems），可以放在逆问题的框架下进行考虑。这里，我们使用逆问题中常用的伴随法，来推导反向传播的公式。1.简介根据本系列之前两篇文章（神经网络简介，随机梯度下降与反向传播）的介绍，我们再回顾一下使用神经网络模型来完成监督学习任务的整个过
weixin_39984963·2023-02-04 10:38

机器学习-梯度消失和梯度爆炸

反向传播算法的影响上图为一个四层的全连接网络，假设每一层网络的输出为，其中代表第i层的激活函数，x代表第i层的输入，即第i-1层的输出，令和分别表示第i层的权重和偏置量，那么可以得出，可以简化为。
Hank0317·2023-02-03 17:04

OpenMMLab AI实战营打卡-第1课

我在此之前没有正式系统的学习机器学习的理论，仅仅浏览过一点项目，所以今天的介绍，特别是深度学习训练部分（如梯度下降、反向传播算法）给我了很大启发，也让我更有兴趣迎接接下来的课程
m0_61420917·2023-02-03 11:14

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络Contents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks
tina_ttl·2023-02-03 09:17

深度学习课后作业4

习题4-8为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?习题4-9梯度消失问题是否可以通过增
白小码i·2023-02-03 07:02

HBU_神经网络与深度学习 作业9 随时间反向传播算法的实现

习题1推导循环神经网络反向传播算法BPTT.一些已知的东西：z1=Uh0+Wx1+bz2=Uh1+Wx2+bz3=Uh2+Wx3+bh1=f(z1)y1^=g(h1)z_1=Uh_0+Wx_1+b\\z
ZodiAc7·2023-02-03 07:32

神经网络的初步构建

神经网络算法几乎成为深度学习的代名词，未解决不同的场景问题，新的算法层出不穷，而BP（BackPropagation）算法，又称为误差反向传播算法，是最早的人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
北京挖掘机·2023-02-03 01:40

反向传播算法

反向传播算法（BackpropagationAlgorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，本文将介绍该算法的原理。上图是一个简单的神经网络，我们用它来实现二分类。
jerrychenly·2023-02-02 18:11

Pytorch框架学习个人笔记4---反向传播

文章目录前言一、原理回顾二、激活函数三、张量四、代码实现五、作业总结前言这一讲主要介绍的是反向传播算法。
疯_feng·2023-02-01 19:33

神将网络(3)反向传播算法及推导

1.反向传播算法在前一篇文章中我们介绍了神经网络的前向传播并构建出了损失函数。我们从输入层开始一层一层向前进行计算，一直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)。
是忘生啊·2023-02-01 19:59

matlab 神经网络设计多层隐含层_【MATLAB深度学习】多层神经网络

真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法的重要性在于，它提供了一种用于确定隐含节点误差的系统方法。在该算法中，输出误差从输出层逐层后移，直到与输入层相邻的隐含层。
weixin_39639653·2023-02-01 13:55

多层感知机和神经网络的区别_百面机器学习笔记 | 第九章：前向神经网络 | 03 多层感知机...

在网络训练中，前向传播最终产生一个标量损失函数，反向传播算法（
weixin_39754411·2023-02-01 10:41

深度学习基础 多层感知器&反向传播算法

定义：1.W(l)W^{(l)}W(l)为第(l−1)(l-1)(l−1)层至第l层的权重矩阵，wj,k(l)w^{(l)}_{j,k}wj,k(l)为W(l)W^{(l)}W(l)中的第行第kkk列的一项，表示第(l−1)(l-1)(l−1)层第kkk个节点到第lll层第jjj个节点的权重（注意这里j,kj,kj,k的对应）。2.b(l)b^{(l)}b(l)为第lll层的偏置向量，bj(l)b
NK_ZZL·2023-02-01 10:40

多层感知机的反向传播算法

1基本概念前向传播多层感知机中，输入信号通过各个网络层的隐节点产生输出的过程称为前向传播。图形化表示下图展示了一个典型的多层感知机定义第(l)(l)(l)层的输入为x(l)x^{(l)}x(l)在每一层中首先利用输入x(l)x^{(l)}x(l)计算仿射变换z(l)=W(l)x(l)+b(l)z^{(l)}=W^{(l)}x^{(l)}+b^{(l)}z(l)=W(l)x(l)+b(l)然后激活函
cute_Lily·2023-02-01 10:07

学习笔记-深度学习部分

1、神经网络基础与多层感知机1.1人工神经元1.2多层感知机1.3激活函数1.4反向传播算法1.5损失函数更多损失函数可到PyTorch网站：https://pytorch.org/docs/stable
吉庆@数据安全·2023-02-01 10:36

《机器学习》阅读笔记 第五章

Contents神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较
Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。
普通网友·2023-01-30 14:37

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

学习资料：[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法
Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

Generative Adversarial Nets 论文笔记

处理过程中，我们同时训练两个模型，通过多层感知机定义在整个训练过程中使用反向传播算法。整个训练和样本生成阶段不需要马尔可夫链和展开的近似推理网络。
不会写代码の程序员·2023-01-29 00:37

MLP多层感知机用BP算法更新权值解决异或问题(机器学习实验二）

多层感知机(MultiLayerPerceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践（强烈推荐
长门yuki·2023-01-28 16:21

深度学习笔记—从入门到入门

深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型语义分割经典FCN模型（待）deeplabv3+模型（待）目标检测
A1chemist·2023-01-28 13:22

反向传播算法原理(BP算法)(直观易懂)

反向传播(BackPropagation、BP算法)反向传播是对于神经网络来说最重要的算法反向传播是求偏导的过程反向传播的核心是计算图（如下图所示）a和b：输入量/权重，可经一系列运算得到e=(a+b)∗\ast∗(b+1)在计算图中每一步的计算只能进行原子计算（不能被分割的运算）假设a=1、b=2,从节点a出发，首先计算c=a+b=1+2=3,d=b+1=2+1=3，最后可得节点e=c∗c\as
璞玉牧之·2023-01-27 10:53

机器学习前向传播，反向传播

吴恩达机器学习一、神经网络二、前向传播算法2.反向传播算法代价函数推导过程代码实现一、神经网络神经网络是模仿大脑神经元，建立的模型。
不自知的天才·2023-01-26 13:57

每天五分钟机器学习：神经网络的前向传播和反向传播算法的总结

神经网络的训练过程就是输入样本，然后进行前向传播得到最终的输出，然后输出和样本标签进行比较得到总损失，为了让总损失最小化，我们要进行参数调整，参数调整的方法就是使用反向传播算法，然后进行参数更新。
幻风_huanfeng·2023-01-26 12:26

深度学习-序

文章列表(1)深度学习-感知器(2)线性单元和梯度下降(3)神经网络和反向传播算法(4)卷积神经网络(5)循环神经网络(6)长短时记忆网络（LSTM）(7)递归神经网络深度学习是什么在人工智能领域，有一种方法叫机器学习
Gavin_hello·2023-01-26 09:47

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。
拓端研究室TRL·2023-01-25 23:35

初学者之路——————bp神经网络

bp神经网络全称为误差反向传播算法，通常是三层结构，输入层，隐含层和输出层。bp神经网络的实质就是通过隐含层对复杂非线性问题通过正向传播和反向传播修正网络各层节点连接的权重值进行线性拟合。
MapleCL·2023-01-23 13:10

【AI】反向传播的基本原理(06)

目录1、有个小印象2、易混淆的函数3、反向传播概念4、图解反向传播算法4.1、三层神经网络4.2、前向传播过程4.3、计算误差4.4、反向传播算快速法修正W5、链式求导法则6、梯度下降修正W7、举例推导
sjh752422969·2023-01-21 12:37

神经网络简单描述

神经网络是如何进行学习的神经网络通过反向传播算法来进行学习。首先，网络接收输入数据并将其传递给输出层。输出与预期结果进行比较，并计算误差。
夏虫冰语·2023-01-18 13:29

【PyTorch】教程：学习基础知识-(6) Autograd

AUTOMATICDIFFERENTIATIONWITHtorch.autograd在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。
黄金旺铺·2023-01-18 12:36
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