反向传播算法

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

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell
zc.9495·2023-01-16 15:20

【深度学习 反向传播算法01】什么是反向传播算法？ （求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100
AD_钙·2023-01-16 10:21

神经网络信息双向传播,神经网络反向传播推导

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·2023-01-16 10:59

神经网络MLP求解过程 正向传播 反向传播算法

转载自：https://www.jianshu.com/p/c69cd43c537a引言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自StandfordAndrewNg老师在Coursera的教程以及UFLDLTutorial，同时也参考了大量网上的相关资料（在后面列出）。本文主要记录我在
flare zhao·2023-01-16 10:57

人工神经网络算法的应用,神经网络是机器算法吗

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
aifans_bert·2023-01-16 10:26

BERT 词向量理解及训练更新

在训练过程中，词表中每个词的词向量都是随机初始化的，然后通过训练数据和反向传播算法来不断更
loong_XL·2023-01-16 06:07

神经网络与深度学习笔记——梯度消失问题

第二章反向传播算法如何工作——反向传播算法原理。主要介绍了反向传播算法的工作原理。第三章改变神经网络的学习方法——代价函数，规范化，过拟合。主要介绍了不同的代价函数，以及规范化等对传统代价函数的改造。
刘爱然·2023-01-16 06:04

神经网络反向传播算法（BP算法）

一、反向传播算法原理反向传播算法概念：最初，所有的边权重（edgeweight）都是随机分配的。对于所有训练数据集中的输入，人工神经网络都被激活，并且观察其输出。
若只如初見~~·2023-01-14 00:59

反向传播算法过程推导

反向传播算法反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）的定义：反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的
卿与·2023-01-12 12:48

pytorch实践04（刘二大人）

今天学习了刘二大人B站上面的pytorch实践第四讲，这节主要讲的是反向传播算法，关于反向传播在视频中有如下例子的讲解：黑色（位于上方）的线是前馈传播，红色（位于下方）的线是反向传播，同样的刘二大人为了使小伙伴们能够熟悉反向传播的过程同样留了两个小作业上图我所做的结果为
chenzeyu940717·2023-01-12 11:44

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

PS：建议先阅读之前的博客《深度学习（五）：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法》。
anshuai_aw1·2023-01-12 10:38

预训练模型与自己训练的吗模型

卷积神经网络的训练过程就是对大量带标签数据（监督学习）通过反向传播算法学习网络结构中的参数。
weixin_42013536·2023-01-10 22:21

【PyTorch深度学习实践】03_反向传播

这种算法，就称为反向传播算法。转载：梯度下降法是通用的优化算
青山的青衫·2023-01-10 16:46

神经网络的主题

当使用足够强的计算芯片（例如GPU图形加速卡）时，梯度下降算法以及反向传播算法在多层神经网络中的训练中仍然工作的很好。
樱武苏·2023-01-09 15:22

【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程

【人工智能深度学习】人工智能中的梯度下降算法和反向传播教程梯度下降优化算法参数化模型用方块图表达参数模型的计算图损失函数梯度下降在传统神经网络中随机梯度下降和反向传播算法的优势随机梯度下降的优势传统神经网络通过非线性函数进行反向传播通过加权和进行反向传播一个神经网络和反向传播的
王子王子聪·2023-01-09 09:29

神经网络算法的基本原理,神经网络算法通俗解释

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·2023-01-09 08:06

神经网络训练算法的调用,神经网络中的矩阵运算

1、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。
aifans_bert·2023-01-09 08:04

人工神经网络原理及应用,神经网络的数学原理

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·2023-01-09 06:52

大脑神经网络对比图高清,图神经网络和神经网络

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
普通网友·2023-01-09 06:21

人工神经网络神经元模型,人工神经元算法机制图

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
普通网友·2023-01-08 17:34

反向传播算法(过程及公式推导)_反向传播（BP）算法的数学原理

============================================由于平台对公式支持较少，本文用了少量LaTeX语法来编辑公式，其中a_j表示以j为下标的代数式a^j表示以j为上标的代数式a_j^l表示以j为下标、l为上标的代数式\sum_j表示对所有以j为下标的元素进行求和b/a表示以b为分子，a为分母的分数=================================
weixin_39823676·2023-01-08 13:46

复盘：反向传播算法的过程及公式推导，小白也能看懂的Backpropagation过程

复盘：反向传播算法的过程及公式推导，小白也能看懂的Backpropagation过程提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试
冰露可乐·2023-01-08 13:11

深度学习-BP算法

BP算法多层感知器的训练使用误差反向传播算法(ErrorBackPropagation)，即BP算法。BP算法最早有沃博斯于1974年提出，鲁梅尔哈特等人进一步发展了该理论。
love1005lin·2023-01-07 21:11

刘二大人《pytorch深度学习》 第四讲 反向传播算法

目录示例代码：课后作业：示例代码：importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#构建计算图，而非简单的矩阵运算w.requires_grad=True#需要计算梯度defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y
little red519·2023-01-07 17:43

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助，因此反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。
Hollyprince·2023-01-07 11:37

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD
ZDA2022·2023-01-07 09:35

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数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·2023-01-06 20:19

吴恩达反向传播算法推导,吴恩达卷积神经网络ppt

如何评价吴恩达的学术地位吴恩达(AndrewNg)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物MichaelI.Jordan。同门师兄弟包括ZoubinGhahramani,TommiJaakkola,EricXing,DavidBlei,徒子徒孙遍布美国名校，他们这一大学派的主要研究和贡献集中在统计机器学习（StatisticalMachineLearning）和图模型(Probabili
普通网友·2023-01-05 14:54

深度学习（matlab）学习笔记——2.多层神经网络

2.1反向传播算法（Backprop）根据上一章最后得到的结果我们可以发现，单层的神经网络尽管节点再多也不能解决非线性分类问题（还有其他很多问题），所以我们需要如下图所示的多层神经网络（感谢数模队友做的图
NamePY·2023-01-05 09:28

学习笔记五：卷积神经网络(CNN)

1.5Flatten1.6卷积池化总结二、卷积池化计算2.1.初识卷积2.2.CNN中的卷积层2.2.1二维卷积：2.2.2三维卷积2.2.3卷积计算公式2.3CNN中的池化层2.4CNN前向传播算法2.5CNN反向传播算法三
读书不觉已春深！·2023-01-05 08:06

深度学习之求导

导数之所以求导，是因为我们的优化模型的求解都是通过求导来进行的，深度学习或者说神经网络当中最重要的一个要素是反向传播算法（Backpropagation）。
彭祥.·2023-01-05 08:43

初识神经网络和反向传播算法

今天来看一下西瓜书第五章——神经网络。文章目录定义感知机与多层网络误差逆传播算法全剧最小与局部最小以下介绍的是人工神经网络，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。定义神经网络最基本的成分是神经元模型，生物中如果某神经元的电位超过某个阈值，那么它就会被激活，向其他神经元发送化学物质。以下是M-P神经元模型，由输入的信号xix_ixi赋予权重wiw_iwi之后，对应相乘求和，通过阈值θ\the
浩然然然·2023-01-04 11:33

神经网络——前馈网络、BP网络、BP算法

2.反向传播算法（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用
cljcfc·2023-01-03 22:20

RNN 反向传播公式推导（非矩阵式）

参考的博客是：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法-刘建平Pinard-博客园Markdown中数学公式整理-Zhakel日常-CSDN博客关于RNN的基础知识和反向传播的定义就不再赘述，这不是本篇博客所要讲的
咸鱼不NG·2023-01-03 12:45

TensorFlow实战系列5--梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训
缘定三石·2023-01-03 11:49

Python吴恩达机器学习作业 4 - 神经网络

我们将通过反向传播算法实现神经网络成本函数和梯度计算的非正则化和正则化版本，我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。
Puzzle harvester·2023-01-02 07:45

深度学习基础--各种Dropout--Dropout和DropConnect

的方法只是对其进行了简单的改进  在全连接层引入"Dropout"或"DropConnect"的方法，即在训练过程中以一定概率P将隐含层节点的输出值(对于"DropConnect"为输入权值)清0，而用反向传播算法
whitenightwu·2023-01-01 12:30

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape
SuperWiwi·2022-12-31 09:17

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

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文章目录相关文章前言一、回归拟合问题二
IronmanJay·2022-12-30 19:25

python 反传播_反向传播算法详解和Python代码实现

反向传播算法是训练神经网络的经典算法，是深度学习的最重要的基础，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，通过迭代的方法求出目标损失函数(lossfunction)的近似最小值。
weixin_39980353·2022-12-30 17:16

反向传播算法和计算图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文章目录相关文章前言一、反向传播算法
IronmanJay·2022-12-30 17:04

神经网络与机器学习 笔记—反向传播算法(BP)

先看下面信号流图，L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况，上面是前向通过，下面部分是反向通过。1.初始化。假设没有先验知识可用，可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值，这个分布选择为均值等于0的均匀分布，它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处。(1)训练样本的呈现。呈现训练样本的一个回合给网络。对训练集中以某种形式排序的每个样本
TK13·2022-12-30 16:52

李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——7-反向传播算法

目录1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理2.链式法则3.反向传播算法1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理我们在使用梯度下降法训练神经网络时需要使用反向传播算法。在梯度下降法中，有超参数w和b。
xixi_twinkle·2022-12-30 16:50

BP(backpropagation)反向传播算法

基本上目前所有的神经网络算法在训练得到权重www和偏执项bbb时候，都用的反向传播算法。今天我们对这个算法做个总结。
listwebit·2022-12-30 03:16

Machine Learning---Backpropagation

一、Backpropagation算法基本介绍1.算法思想反向传播算法是监督式学习最流行的方法。它其中的算法思想就如它的名字一样。它顺序计算了输出值，然后反序将error（计算值
灰太狼1号·2022-12-30 03:37
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