反向传播算法

从代码出发：多层全连接神经网络反向传播算法代码剖析

BP反向传播算法剖析代码运行过程最后结果可视化数据分布最后结果代码已经添加了完整的注释，具体内容可以依据《TensorFlow深度学习：龙龙老师》书籍查阅。
young_monkeysun·2022-12-18 09:57

[2022-12-17]神经网络与深度学习 hw9 - bptt

BackPropagationThroughTimetask1题目内容题目思路+题目解答题目总结task2题目内容题目思路+题目解答题目总结hw9-BackPropagationThroughTimetask1题目内容推导RNN反向传播算法
三工修·2022-12-18 07:12

[NLP学习笔记01]seq2sq2、非端到端模型架构

经过模型输出的结果会与原来的label有所误差，通过反向传播算法，将参数不断修正、优化。
最初热忱·2022-12-18 07:52

CNN卷积神经网络基础知识笔记

一、卷积神经网络（CNN）的发展史1986年，Runmelheart和Hinton等人提出了反向传播算法（BackPropagation,BP）1998年，LeCun利用BP算法训练LeNet5网络，标志着
放风筝的猪·2022-12-17 17:17

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一：前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二：Convolutional N

转自：http://www.gageet.com/2014/0878.phpContents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks
xiewenbo·2022-12-16 06:40

BP（Back Propagation，反向传播）算法

什么是反向传播（BP,BackPropagation）算法BPBPBP算法（即误差反向传播算法）是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。
熙成成成成·2022-12-16 06:32

pytorch 的自动求导功能简介

pytorch的自动求导功能简介一、反向传播算法简介二、pytorch的自动求导功能1.前言2.我们需要自动求导机制做什么3.一个简单的例子4.模型训练过程中使用自动求导(略)5.关闭和打开自动求导6.
哆啦A梦PLUS·2022-12-16 06:59

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1：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.6-1：推导RNN反向传播算法BPTT.在RNN中，输入序列为
_Gypsophila___·2022-12-15 09:06

【无标题】

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.RNN的"前向传导算法"RNN的"反向传播算法"如图所示做出如下符号约定：取作为隐藏层的激活函数取作为输出层的变换函数取作为模型的损失函数，其中标签是一个one-hot
uvuvuvw·2022-12-15 08:22

神经网络与深度学习：人工神经网络（上）

实现单层神经网络2.1神经网络的设计2.2神经网络的实现2.3具体步骤实现3.多层神经网络3.1异或问题3.2复杂边界问题3.3前馈神经网络3.4全连接网络3.5万能近似定理3.6隐含层的设计4.误差反向传播算法
Twinkle1231·2022-12-14 01:26

python实现BP神经网络进行预测和误差分析（附源代码）

反向传播算法也称为BP神经网络，是一种带有反馈的神经网络反向学习方法，它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改，使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成
showswoller·2022-12-13 17:54

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

目录第三章线性模型算法3.1两类感知器的参数学习算法算法3.2一种改进的平均感知器参数学习算法算法3.3广义感知器参数学习算法第四章前反馈神经网络算法4.1使用反向传播算法的随机梯度下降训练过程第七章网络优化与正则化算法
是一个小迷糊吧·2022-12-12 18:06

基于Matlab的极限学习机(ELM)实现

Guang-BinHuang、Qin-YuZhu和Chee-KheongSiew提出，并发表于当年的IEEE国际交互会议（IEEEInternationalJointConference）中，目的是为了对反向传播算法
果冻同学·2022-12-12 11:13

PyTorch笔记 - 优化模型参数

参考：OPTIMIZINGMODELPARAMETERS梯度反向传播算法，更新参数SGD->Adamdataset->dataloader，train_dataloader训练，test_dataloader
SpikeKing·2022-12-11 21:23

作业4：第四章课后习题

习题4-8为什么在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式而不是直接令w=0,=0？习题4-9梯度消失问题是否可以通过增加
cdd04·2022-12-11 09:00

神经网络算法可以用来干什么

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
aifans_bert·2022-12-11 07:45

卷积神经网络处理MNIST数据集原理总结

卷积神经网络是一种前馈神经网络，可以通过反向传播算法来优化结构，求解未知参数，常用于处理大型图片，包括卷积层和池化层。
王唤OvO·2022-12-11 01:49

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
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:15

readme

神经网络的学习是网络的权值调整问题，连接权值有两种方式通过设计算法确定网络按照一定规划得到（反向传播算法，HopFiled算法）反向传播算法由两次通过网络不同层的传播组成，一次前向传播，一次反向传播。
danyow-4·2022-12-10 13:45

神经网络模型的描述 - 简单的神经网络模型

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
aifans_bert·2022-12-10 07:36

深度学习相关基础理论

反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（BackPropagation，BP）和梯度下降算法（GradientDescent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层
Reflect2022·2022-12-09 15:09

基于时间的反向传播算法BPTT（Backpropagation through time）

本文是读“RecurrentNeuralNetworksTutorial,Part3–BackpropagationThroughTimeandVanishingGradients”的读书笔记，加入了自己的一些理解，有兴趣可以直接阅读原文。1.算法介绍这里引用原文中的网络结构图其中xxx为输入，sss为隐藏层状态，o为输出，按时间展开为了与文献中的表示一致，我们用y^\hatyy^来代替o，则st
snaillup·2022-12-09 10:11

基于时间的反向传播算法BPTT（Back Propagation Trough Time）

基于时间的反向传播算法BPTT（BackPropagationTroughTime）将RNN展开之后，，前向传播（ForwardPropagation）就是依次按照时间的顺序计算一次就好了，反向传播（BackPropagation
Tipo面包饼干宝宝·2022-12-09 10:40

（一）反向传播算法理解 （Back-Propagation）

本文参考deeplearningbook.org一书第六章6.5Back-PropagationandOtherDifferentiationAlgorithms反向传播算法分为两篇来讲，第一篇讲概念理解
大豆木南·2022-12-09 10:37

随时间反向传播算法(BPTT)笔记

随时间反向传播算法(BPTT)笔记1.反向传播算法(BP)以表达式f(w,x)=11+e−(w0x0+w1x1+w2)f(w,x)=\frac{1}{1+e^{-(w_0x_0+w_1x_1+w_2)}
会飞的鱼chelmx·2022-12-09 10:35

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》Deeplearning现在有四大范式MLP、CNN、RNN、Attention，一般featureextractor会是CNN、RNN，semanticinfo
TimTargaryen·2022-12-09 10:27

RNN的反向传播算法（Backpropagation）

英文详细解析：https://neptune.ai/blog/understanding-gradient-clipping-and-how-it-can-fix-exploding-gradients-problem
子燕若水·2022-12-09 10:22

【通俗推导】人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！作者陈楠知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/83496936编辑机器学习算法与自然语言处理著作权归作者，文仅分享，侵删1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Longshort-termmemory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是LSTM的默认行为，而不是需
机器学习与AI生成创作·2022-12-09 07:40

pytorch自学之一：梯度下降算法和反向传播算法

导数与神经网络的故事给出一堆属性，通过神经网络，预测出来一个值。这就是神经网络工作原理，当然，这些神经网络里有很多数学知识我们慢慢的道来！（问题来了）预测出来的值不一定是我们需要的值，或者说与我们的值可能会有一定误差（错误是可以避免的，但是误差是不能的，对吧）。那么我们怎么样调整参数，才能将使我们的预测结果变得准。或者换种说法：我们怎么能够将误差调整到最小，甚至是零（零就说明与真实值一样）也就是说
眼泪 相思雨·2022-12-08 18:35

神经网络的层参数维度（14）---《深度学习》

我们了解神经网络中的梯度下降算法，反向传播算法，损失函数等等，现在我们参考MichaelNielsen实现自己的神经网络构建和梯度下降算法和反向传播算法等等的实现！
阿华Go·2022-12-08 14:58

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.参考6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
喝无糖雪碧·2022-12-08 11:04

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
沐一mu·2022-12-08 06:30

自学神经网络系列—— 9 卷积神经网络CNN

卷积神经网络1卷积神经网络背景2卷积神经网络的基础知识2.1卷积2.2卷积神经网络结构2.3卷积核的填充和步幅3卷积神经网络的学习3.1卷积的导数3.2反向传播算法4其他卷积1卷积神经网络背景CNN（ConvolutionNeuralNetwork
ML_python_get√·2022-12-08 02:21

为什么神经网络用python而不用c语言_用C语言从头开始实现一个神经网络

注意:本文假设您了解反向传播算法背后的数学原理。如果你不熟悉，请参考这个。我们的目标是建立一个通用的框架，其中的层数和神经元将由
weixin_39602005·2022-12-07 20:21

Tensorflow.keras小案例Mnist数字识别

1.深度学习框架①主流框架：封装了优化器和反向传播算法等Google的Tensorflow、Facebook的Pytorch、华为的MindSpore、Caffe、theano、MXNet、CNTK②Pytorch
我家住在罗马·2022-12-07 20:41

【计算机视觉】基础神经网络

基础神经网络神经元和多层感知机误差反向传播算法例题：https://blog.csdn.net/qq_39276337/article/details/120414795本质上是链式求导法则
半山乱步·2022-12-07 17:22

神经网络入门（一）

激活函数的作用与性质2.2Sigmoid型函数2.3Hard-Logistic函数和Hard-Tanh函数2.4ReLU函数2.5常见的激活函数及其导数4.前馈神经网络4.1前馈神经网络简介4.2参数学习5.反向传播算法
叫我胡萝北·2022-12-07 12:42

lstm结构图_人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导（非常详细）

1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Longshort-termmemory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是LSTM的默认行为，而不是需要努力学习的东西！所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层，如下图所示。图1RNN结构图LSTM具有同样的结构，但是重复的模块拥有不同的结构
weixin_39538877·2022-12-06 20:18

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单
蒂洛洛·2022-12-06 15:54

cnn卷积神经网络_CNN(卷积神经网络)卷积核的特征提取

初学者在学习CNN时，往往会面临一个问题，知道CNN的输出是如何计算的，也知道如何利用基于链式求导法则的反向传播算法去训练网络，却不知
weixin_39636609·2022-12-06 14:39

机器学习——拟合神经网络参数

09.拟合神经网络参数代价函数衡量预测值与真实值差异的函数在神经网络中，每一个神经元都有代价函数和正则化函数，以此进行反向传播，减小误差值反向传播算法为了求损失函数对每个需要更新的参数的偏导，让代价函数最小化得出误差后返回隐藏层的偏导函数
荒野的雄狮·2022-12-06 11:01

【深度学习】 自编码器（AutoEncoder）

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据XXX本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下，异
赵孝正·2022-12-06 10:47

计算智能课程设计(以人事招聘为例的误差反向传播算法)

2021.11.30/2021.12.1/2021.12.2以人事招聘为例的误差反向传播算法实验目的理解多层神经网络的结构和原理，掌握反向传播算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构
宁小胡·2022-12-06 07:10

计算智能课程设计报告

点击领取实验报告计算智能课程设计报告实验一：基于感知机的鸢尾花分类一、实验题目：基于感知机的鸢尾花分类二、实验目的三、实验内容四、实验结果与分析实验二：以人事招聘为例的误差反向传播算法一、实验题目:以人事招聘为例的误差反向传播算法二
码猿小菜鸡·2022-12-06 07:09

【深度学习】Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。
风度78·2022-12-06 06:27

吴恩达机器学习作业Python实现(四)：神经网络(反向传播)

目录神经网络可视化数据模型表示前向传播展开参数数据编码转化代价函数初始化参数正则化代价函数反向传播Sigmoid的梯度函数随机初始化反向传播梯度检测正则化神经网络参数优化可视化隐含层参考文章神经网络上一次练习中，实现了前馈神经网络，并用于预测手写数字，在本练习中，我们将实现反向传播算法来学习神经网络的参数可视化数据这部分实现随机选取
Hyxx.·2022-12-05 13:23

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.总结6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.数学·RNN（
Persevere~~~·2022-12-05 09:19

神经网络——反向传播算法

一、多元分类之前讨论的神经网络都是以二元分类为目的进行介绍的。当我们有不止两种分类时（也就是y=1,2,3….y=1,2,3….y=1,2,3….），比如以下这种情况，该怎么办？如果我们要训练一个神经网络算法来识别路人、汽车、摩托车和卡车，在输出层我们应该有4个值。例如，第一个值为1或0用于预测是否是行人，第二个值用于判断是否为汽车。输入向量xxx有三个维度，两个中间层，输出层4个神经元分别用来表
Luo_LA·2022-12-05 07:13

(十)再探反向传播和神经网络优化

局部随机查找参数更新3.3沿着梯度反方向更新4.链式法则与反向传播5.梯度方向的参数更新策略6.学习率退火6.1学习率衰减策略基础6.2二阶优化方法6.3自适应学习率方法参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间1.背景介绍反向传播算法是深度学习的基石
恒友成·2022-12-04 14:29

NNDL 作业9 分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.参考文献6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：
LzeKun·2022-12-04 13:21
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