Backpropagation 第10页

机器学习分享——反向传播算法推导

反向传播（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，用来训练人工神经网络的常见方法。

MoModel·2020-08-10 11:32

一步一步教你反向传播的例子

背景反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。

健雄·2020-08-10 10:20

BP（back propagation）反向传播算法，BP神经网络

BP（backpropagation）反向传播算法，基本思想：反向传播算法是利用了神经网络的结构进行的计算，不一次计算所有参数的梯度，而是从后往前。

hi_linda·2020-08-10 10:21

循环神经网络教程3-BP算法和梯度消失问题, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients

InthepreviouspartofthetutorialweimplementedaRNNfromscratch,butdidn’tgointodetailonhowBackpropagationThroughTime(BPTT)algorithmscalculatesthegradients.Inthispartwe’llgiveabriefoverviewofBPTTandexplainh

GarfieldEr007·2020-08-10 08:23

BP

关于反向传播反向传播（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，用来训练人工神经网络的常见方法。

Neil-Yale·2020-08-10 08:19

反向传播算法

因此深度神经网络模型训练的目的是为了得到最佳的模型参数组合，最常用的模型训练方法是反响传播算法（BackPropagation），又称

iamcfb_·2020-08-10 08:10

基于LSTM的文本生成

首先是RNN与LSTM的区别：1.我在接触这两种神经网络的时候首先的印象就是，RNN采用传统的backpropagation+梯度下降法对参数进行学习，第t层的误差函数跟ot直接相关，而ot依赖于前面每一层的

magical61·2020-08-10 06:51

Intro to Deep Learning & Backpropagation 深度学习模型介绍及反向传播算法推导详解

文章目录往期文章链接目录DeepLearningv.s.MachineLearningForwardPropagationLossfunctionsofneuralnetworkBack-propagationcompute∂ℓ∂f(x)\frac{\partial\ell}{\partialf(x)}∂f(x)∂ℓcompute∂ℓ∂a(L+1)(x)\frac{\partial\ell}{\p

Jay_Tang·2020-08-09 17:24

Understanding CNN

这就是BP神经网的反馈机制，也正是BP（BackPropagation）名字的来源：运用向

Alanyannick·2020-08-09 12:12

反向传播（Backpropagation）算法的数学原理

摘要:最近在学习Coursera上AndrewNg的MachineLearning课程。这是一个面向应用，注重实践而尽量避免数学证明的课程，好处在于能快速帮助更多新人入门。然而从新手到高手的路是绕不开数学的。第五周的课程讲授了人工神经网络参数的训练，其中用到了反向传播算法。本文试图以最简洁的方式把反向传播算法的数学原理讲清楚。准备本文不是一篇引导读者入门的科普文。读者至少需要对人工神经网络有概念性

Squ!rrel·2020-08-09 01:52

李宏毅机器学习笔记（8）：backpropagation

backpropagation（反向传播）可以帮助我们有效的进行渐变迭代

wasser000·2020-08-08 23:50

反向传播算法（back propagation）

帖子上的关于反向传播算法写的都很迷，自己想总结一下反向传播算法（backpropagation）。

codedrinker·2020-08-08 11:47

[CS231n Assignment 2 #00] 第二次作业介绍

#2作业任务：本次作业，我们需要练习编写反向传播过程，以及训练神经网络和卷积神经网络作业目的：理解神经网络（NeuralNetworks），知道它们是如何组织成分层结构的理解并实现（矢量化）的反向传播（backpropagation

灵隐寺扫地僧·2020-08-08 11:37

NLP-CS224n学习讲义PART 3——Neural Networks, Backpropagation

1神经网络基础从下面一张图我们可以知道为什么我们需要使用神经网络进行分类：这张图显示了线性回归分类的局限性，也就是大部分的数据都不是线性可分的，所以我们需要非线性的分类器。而神经网络是一类具有非线性决策边界的分类器，如下图所示：所以我们可以接下来主要学习神经网络的一些基础知识，很简单，但需要掌握。1.1一个神经元一个神经元在神经网络中就是一个输入n个inputs并输出单个output的计算单元，不

Bread Sir·2020-08-05 13:18

BP神经网络反向传播算法一步一步实例推导（Backpropagation Example）

中文技术博客上描述的反向传播算法有一些跳跃性非常大，对于理解神经网络乃至深度学习的过程非常不利，我在网上找到一篇Backpropagation的推导过程实例（https://mattmazur.com/

xiaoxifei·2020-08-05 03:30

BP原理与实现

本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(BackPropagation)神经网络。概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCel

伊伊note·2020-08-04 09:58

吴恩达BP算法中公式的数学推导（不漏步，不跳步）

前言：最近我在看吴恩达的机器学习的BackPropagation的时候，发现他在讲关于BP算法中公式的来源和推导的时候比较含糊，仅仅给了一点不严谨的intuition，让大家把公式死记住当成黑盒子来用。

三小憨·2020-08-03 03:46

MATLAB BP神经网络用法的总结（试用于初学者）

BP（backpropagation，反向传播）神经网络功能及其MATLAB实现。反向传播指误差函数会由输出端向前反向传播，隐含层借此调整权值来缩小误差。结构图：W为权值，b为阈值。

这是一个昵称唉·2020-08-02 13:58

深度学习知识点整理（二）——神经网络理解 / 反向传播 / 激活函数 / 神经网络优化

3.NeuralNetworkBasics&BackPropagation16.从线性分类到两层神经网络linearf=Wx2-layerNNf=W2max(0,W1x)3-layerNNf=W3max

DongDu_rabbit·2020-08-01 08:29

DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略

backpropagation是一类训练方法。神经网络所有模型的简介(概览)DL：深度学习算法

一个处女座的程序猿·2020-07-30 19:17

梯度消失和梯度弥散现象形成的原因和解决方法

blog.csdn.net/yhily2008/article/details/80790476https://zhuanlan.zhihu.com/p/33006526在神经其网络的参数训练过程中，BP(BackPropagation

shuyeah·2020-07-30 10:49

宇宙独一无二的我·2020-07-29 19:48

三十分钟理解计算图上的微积分：Backpropagation，反向微分

神经网络的训练算法，目前基本上是以Backpropagation(BP)反向传播为主（加上一些变化），NN的训练是在1986年被提出，但实际上，BP已经在不同领域中被重复发明了数十次了（参见Griewank

weixin_30670965·2020-07-28 16:13

计算图（computational graph）角度看BP（back propagation）算法

从计算图（computationalgraph）角度看BP（backpropagation）算法，这也是目前各大深度学习框架中用到的，Tensorflow,Theano,CNTK等。

蓁蓁尔·2020-07-28 14:01

一个BP神经网络例子

BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。

antien_·2020-07-28 08:34

机器学习专业名词中英文对照

additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate平均激活率averagesum-of-squareserror均方差backpropagation

c2a2o2·2020-07-27 19:29

【CS231n】五、卷积神经网络简介CNN学习笔记

历史简介TheMark1Perceptronmachinewasthefirstimplementationoftheperceptronalgorithm.其只有feedforward的调参过程，还没有backpropagation

Mys_GoldenRetriever·2020-07-27 16:22

CHAPTER 2 How the backpropagation algorithm works

Inthelastchapterwesawhowneuralnetworkscanlearntheirweightsandbiasesusingthegradientdescentalgorithm.Therewas,however,agapinourexplanation:wedidn'tdiscusshowtocomputethegradientofthecostfunction.That's

mydear_11000·2020-07-16 03:29

反向传播算法（过程及公式推导）

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。

开发很多地方和·2020-07-14 21:17

人工神经网络之BP神经网络模型

一、什么是BPBP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一

Soyoger·2020-07-14 18:24

BP神经网络算法与实践

本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。

ouyangyanlan·2020-07-14 16:50

神经网络NN简单理解以及算法

简介1.什么是神经网络1.1背景:以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的backpropagation1.2多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

布莱恩泽·2020-07-14 14:21

深度学习入门系列，用白话文的方式让你看得懂学的快（第八章）

8.1BP神经网络极简史在神经网络（甚至深度学习）参数训练中，BP(BackPropagation)算法非常重要，它都占据举足轻重的地位。

chuange6363·2020-07-14 09:01

微软的深度残差学习是否解决了梯度消失的问题？

关于梯度消失的问题:http://blog.csdn.net/superCally/article/details/55671064但是这个时候，如果网络很深很深，就会出现这样的情况这个时候再做backpropagation

a19715·2020-07-14 06:13

Deep Learning中的一些Tips详解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）

学习前请先参考：反向传播算法(Backpropagation)----GradientDescent的推导过程目录一、概述二、trainingset上表现不好1.新的激活函数2.RELU3.RELU的变形

Cyril_KI·2020-07-12 21:16

cs224笔记: Lecture 4 Backpropagation and Computation Graph

BackpropagationandComputationGraph1.Derivativew.r.t.aweightmatrix还是之前的那个例子，应用chainrule求解梯度，前向计算式子如下:s=uThh=f(z)z=Wx+bs=\mathbf{u}^T\mathbf{h}\\\mathbf{h}=f(\mathbf{z})\\\mathbf{z}=\mathbf{W}\mathbf{x}

扬州小栗旬·2020-07-12 10:28

CS224n笔记5 反向传播与项目指导

weixin_34233421·2020-07-12 09:43

机器学习英文关键词

additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate平均激活率averagesum-of-squareserror均方差backpropagation

weixin_30338481·2020-07-12 05:50

神经网络笔记 - 反向传播(BackPropagation) 续

继续来证明BP3和BP4.∂C∂blj=∂C∂alj∂alj∂zlj∂zlj∂blj因为:zlj=wljal−1+blj所以∂zlj∂blj=1代入上式,可得:∂C∂blj=∂C∂alj∂alj∂zlj=δlj这就是公式BP3.来证明公式BP4∂C∂wljk=∂C∂alj∂alj∂zlj∂zlj∂wljk因为:zlj=∑kwljkal−1k+blj所以∂zlj∂wljk=al−1k代入上式,可得:

volvet·2020-07-12 04:31

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

Backpropagation学习笔记这部分主要是比较详细的介绍使用计算树进行反向传播的计算方法。首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

神经网络基础知识总结

BP即BackPropagation,就是常用的反向传播算法。MLPMLP是多层感知机也成为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网

shayashi·2020-07-11 22:31

知乎 bp算法

BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。

sentimental_dog·2020-07-11 22:05

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

另一个复杂一点的例子(BackPropagation)第二步一直持续这个过程直到节点位置+（加法）节点将梯度分开且并不改变梯度大小最

GJCfight·2020-07-11 15:08

李宏毅机器学习笔记一

3GradientDescent4Classification5LogisticRegression6BriefIntroductionofDeepLearning7Backpropagation0IntroductionofthisCo

niuyoudao·2020-07-11 02:17

CS231n系列课程Lecture4:Backpropagation and Neural Networks(part 1)

先贴出课程链接:http://pan.baidu.com/s/1cBznv4密码:7nbg课程开始回顾了一下得分函数，SVMloss，dataloss+regularization，还有optimization，常用的方法就是GradientDescent，梯度下降，数值梯度存在速度慢，求得的是近似解的问题，但是代码比较好写。解析梯度使用的是微积分的方法，速度快，很精确，但是代码稍微复杂一些。通常

Felaim·2020-07-10 21:11

2019年CS224N课程笔记-Lecture 4: Backpropagation and Computation Graphs

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正课内容神经网络的梯度让我们再看他一下s对w的求导反向传播中梯度的计算（上图的大概意思就是，考虑单个权重Wij的导数，Wij只对zi有贡献，例如W23只对z2有贡献，而对z1没有贡献）对于单个Wij的导数来说，为：我们想要整个W的梯度，但是每种情况都是一样的：梯度求导需要注意的小心的定义变量而且要始终关注它们的

任菜菜学编程·2020-07-10 16:17

[论文笔记]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks

摘要：贡献：提出了一种新的方法，RelayBackpropagation,使得有效信息可以在训练阶段被传播，此方法获得了ILSVRC2015SceneClassification挑战的第一名。一.介绍随着近年来卷积神经网络CNN的应用，在许多计算机视觉任务中获得了巨大的突破；与此同时，网络深度的重要性也被揭露出来了，比如VGG16比AlexNet有更深的网络，在ImageNet数据集上也有更好的精

talysun0715·2020-07-10 03:45

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。

AI终结者·2020-07-10 01:09

Backpropagation

目录残差的计算前向传播与反向传播比较神经网络全程回顾链接：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015_2/Lecture/DNN%20backprop.pdf今天我还是比较开心，因为解决了屯了很久的问题，即BP反向传播。很多人会觉得奇怪，它不就是链式法则、求偏导和梯度下降法更新吗？是的，确实知识点就这么多，但是这个东西让人细思极恐啊。

我是个粉刷匠·2020-07-09 22:33

SNN论文系列-Spatio-Temporal Backpropagation for Training High-Performance Spiking Neural Networks

Spatio-TemporalBackpropagationforTrainingHigh-PerformanceSpikingNeuralNetworks一引言目前SNN研究存在的问题：SNN在时空领域具有很大的优势，但是目前的研究大多是基于空间领域的研究，忽略了时间领域的优势，这就可能导致性能瓶颈。脉冲活动是不可微分的，这就造成了其学习算法较为复杂困难。本文提出了STBP学习算法。为了解决神经

Gu Elizabeth·2020-07-09 08:32

推荐频道

Backpropagation

机器学习分享——反向传播算法推导

一步一步教你反向传播的例子

BP（back propagation）反向传播算法，BP神经网络

循环神经网络教程3-BP算法和梯度消失问题, Part 3 – Backpropagation Through Time and Vanishing Gradients

BP

反向传播算法

基于LSTM的文本生成

Intro to Deep Learning & Backpropagation 深度学习模型介绍及反向传播算法推导详解

Understanding CNN

反向传播（Backpropagation）算法的数学原理

李宏毅机器学习笔记（8）：backpropagation

反向传播算法（back propagation）

[CS231n Assignment 2 #00] 第二次作业介绍

NLP-CS224n学习讲义PART 3——Neural Networks, Backpropagation

BP神经网络反向传播算法一步一步实例推导（Backpropagation Example）

BP原理与实现

吴恩达BP算法中公式的数学推导（不漏步，不跳步）

MATLAB BP神经网络用法的总结（试用于初学者）

深度学习知识点整理（二）——神经网络理解 / 反向传播 / 激活函数 / 神经网络优化

DL：深度学习模型概览(包括DNN、CNN、RNN等)的简介、网络结构简介、使用场景对比之详细攻略

梯度消失和梯度弥散现象形成的原因和解决方法

机器学习_学习资源推荐

三十分钟理解计算图上的微积分：Backpropagation，反向微分

计算图（computational graph）角度看BP（back propagation）算法

一个BP神经网络例子

机器学习专业名词中英文对照

【CS231n】五、卷积神经网络简介CNN学习笔记

CHAPTER 2 How the backpropagation algorithm works

反向传播算法（过程及公式推导）

人工神经网络之BP神经网络模型

BP神经网络算法与实践

神经网络NN简单理解以及算法

深度学习入门系列，用白话文的方式让你看得懂学的快（第八章）

微软的深度残差学习是否解决了梯度消失的问题？

Deep Learning中的一些Tips详解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）

cs224笔记: Lecture 4 Backpropagation and Computation Graph

CS224n笔记5 反向传播与项目指导

机器学习英文关键词

神经网络笔记 - 反向传播(BackPropagation) 续

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

神经网络基础知识总结

知乎 bp算法

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

李宏毅机器学习笔记一

CS231n系列课程Lecture4:Backpropagation and Neural Networks(part 1)

2019年CS224N课程笔记-Lecture 4: Backpropagation and Computation Graphs

[论文笔记]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks

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

Backpropagation

SNN论文系列-Spatio-Temporal Backpropagation for Training High-Performance Spiking Neural Networks