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Backpropagation
深度学习BP算法
BackPropagation
以及详细例子解析
反向传播算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法，本文着重讲解方向传播算法的原理和推导过程。因此对于一些基本的神经网络的知识，本文不做介绍。在理解反向传播算法前，先要理解神经网络中的前馈神经网络算法。前馈神经网络如下图，是一个多层神经网络的简单示意图：给定一个前馈神经网络，我们用下面的记号来描述这个网络：L：表示神经网络的层数；nl：表示第l层神经元的个数；fl(∙)：表示l层神经元的激活函数；W
惜君Iris
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2020-07-09 00:52
deep
learning
[机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（
Backpropagation
）
本文主要整理自UFLDL的“
Backpropagation
”章节的笔记，结合笔者的一些心得对内容进行了补充，并纠正了几处错误。
WangBo_NLPR
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2020-07-08 12:59
机器学习
[读书笔记]How the
backpropagation
algorithm works（未完待续）
前一段时间看了MichaelNielsen写的文章，我觉得是目前看到讲神经网络后向传播算法讲的最好的一篇文章了。下面提其精要：符号wljk:theweightfortheconnectionfromthekthneuroninthe(l−1)thlayertothejthneuroninthelthlayerblj:thebiasofthejthneuroninthelthlayerzlj:the
vincent2610
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2020-07-08 12:07
机器学习
理解反向传播(
BackPropagation
)算法（之一）
神经网络的训练——由浅入深理解反向传播算法之一神经网络非常强大，经过足够大数据量的训练之后，在诸多问题上往往能够表现出惊人的准确性。而我们也认识到，神经网络之所以能够有如此强大的性能，与其对参数的训练是离不开的，之前我们从感觉上认识到，所谓训练其实就是对参数值进行合理的设定或拟合，但是具体采用了何种高深的算法才能够对数量如此庞大的参数群进行精确拟合呢？这就是我们今天要讨论的话题——神经网络的训练方
Blssel
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2020-07-08 10:19
机器学习
机器学习算法汇总（下）
监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播
Backpropagation
玻尔兹曼机Boltzmannmachine
喵大树
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2020-07-08 06:21
机器学习
通俗解释反向传播（
Backpropagation
）的计算
Backpropagation
算法是目前绝大多数神经网络在优化参数时用到的算法，具有快速方便容易实现的优点。那么它是如何实现的呢？
火贪三刀
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2020-07-08 05:35
机器学习
深入浅出反向传播原理
Backpropagation
前述在深度学习中，我们的训练模型是一个多层次的神经网络，每个节点对应一个激活函数，上一个Layer的输出就是下一个Layer的输入。这样的模型，非常像复合函数层层的依赖关系：可以把第一层Layer想象成g(x)，则经过下一个Layer，函数就可以表示成f[g(x)]。依靠链式法则，我们可以简化对神经网络梯度下降优化参数时的计算，从而大大减少训练所需时间，这就是反向传播算法。可以说反向传播算法只是链
touch丶
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2020-07-07 20:13
深度学习
动手写一个神经网络代码（附
Backpropagation
Algorithm代码分解）
先上MichalDaniel(传送门)的代码。类Network有六个成员函数，其中SGD、update_mini_batch、backprop负责计算每echo的残差、W和b偏导数、W和b的更新。feedforward、evaluation负责计算前向传导的值，可用于计算每echo训练集和验证集的error。cost_derivative计算网络最后一层的残差。####Libraries#Stan
Kevin_1992
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2020-07-07 12:59
神经网络
机器学习方法体系汇总
转自“机器学习算法与Python学习”公众号监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播
Backpropagation
Fying2016
·
2020-07-07 07:58
机器学习
深度学习中的Matrix Calculus (1)： Jacobian And Chain Rule
在深度学习里边，一个最重要的过程是
BackPropagation
，也就是计算梯度用于做梯度下降优化。
asasasaababab
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2020-07-07 03:30
学习笔记
神经网络算法
代价函数CostFunction后向传递
Backpropagation
正则化Regularization代码实现function[Jgrad]=nnCostFunction(nn_params,...input_layer_size
JaiUnChat
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2020-07-06 22:55
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。
__鸿
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2020-07-06 18:28
机器学习
反向传播算法(
Backpropagation
)----Gradient Descent的推导过程
BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimiseLossFunction。目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结给出多层神经网络的示意图：1.定义LossFunction假设有一组数据样本x1x^{1}x1，x2x^{2}x2，…，每一个x都有很多个特征，输入x，
Cyril_KI
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2020-07-06 15:33
Machine
Learning
笔记
算法与数学泛谈
人工智能
反向传播算法
机器学习
深度学习
BP学习算法
深度学习
卷积神经网络CNN的前向和后向传播（一）
ForwardAndBackpropagationinConvolutionalNeuralNetwork地址：https://medium.com/@2017csm1006/forward-and-
backpropagation
-in-convolutional-neural-network
rosqin
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2020-07-06 03:07
CNN
神经网络与TensorFlow相关知识
目录一.全连接的BP神经网络1.BP(
backpropagation
反传播)神经网络2.全连接神经网络2.1全连接神经网络的原理2.1.1内部运算逻辑2.1.2.反向传播2.1.3为了让Loss最小，求解出最佳的
kww_
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2020-07-05 07:30
深度学习
pytorch入门（三）—— 前馈神经网络
前馈神经网络常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（
BackPropagation
）网络、RBF（RadialBasisFunction）网络等。
资深糖分大叔
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2020-07-04 17:59
机器学习
PyTorch
机器学习算法python实现【2】--ForwardPass&
BackPropagation
我们前面已经谈到，在构建一个网络时，主要的思路可以分为两部分：Loop:{前向传播——计算结果，得到loss_function反向传播——逐层计算梯度，调整参数数值}untilconvergence今天我们来添加构建网络的最后一块砖石：前向和反向传播算法实现之前我们讲过了梯度下降，是一种优化方法，用它来优化损失函数。至于损失函数的选择，各种教程都有说明.....不管是cross_entropy,S
SkyOrca_UCAS
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2020-07-04 08:22
直播连麦贾扬清，谈谈他所理解的四大 AI 落地问题 | 攻“疫”技术公开课
1980年代，人工神经网络的反向传播算法（也叫
BackPropagation
算法或者BP算法）的出现让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测，这掀起了一轮基于统计模型的机器学习热潮
CSDN云计算
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2020-07-04 05:19
基于TENSORFLOW的手写数字识别
实验结果1．引言随着人工智能的发展，人工智能已经广泛应用到各个领域，以Tensorflow框架为深度学习工具的应用已经相当广泛，卷积神经网络是一类包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络，采用反向传播(
BackPropagation
破黑
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2020-07-02 18:21
机器学习
机器学习
神经网络
python
tensorflow
图片数字
自动
识别
机器学习——BP神经网络算法
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的版本，最著名的算法是1980年的
backpropagation
2、多层向前神经网络（MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork
loveliuzz
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2020-07-02 09:59
机器学习
Pytorch实现一个用于学习正态分布的GAN网络
研究显示：给定充分的建模能力，两个博弈模型能够通过简单的反向传播（
backpropagation
）来协同训练。这两个模型的角色定位十分鲜明。给定真实数据集R，G是生成器（gener
lizzy05
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2020-07-02 09:14
machine
learning
python
cs224n学习笔记L4:
Backpropagation
and computation graphs
文章目录课堂安排一、反向传播·续1.1∂s∂W\frac{\partials}{\partialW}∂W∂s的计算推导1.2梯度推导温馨提示1.3输入x的偏导1.4下游任务更新词向量存在的风险二、计算图及其反向传播2.1计算图的概念2.2一个简单地计算实例2.3分支网络的处理2.5高效计算：每个局部误差信号仅计算一遍2.6更复杂的计算图三、神经网络代码实现及相关框架3.1自动求导3.2计算图的代码
geek_hch
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2020-07-02 00:10
CS224N学习笔记
BP神经网络（BPNN）
BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（
BackPropagation
）传播方式进行。
cufewxy2018
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2020-07-01 21:25
有监督学习
Weka BP神经网络（Neural Networks）
WekaBP神经网络（NeuralNetworks）分析(2011-04-1711:36:12)标签：weka神经网络使用分析分类：算法分析(AAA)Weka神经网络分析常用的神经网络就是向前反馈的BP(
BackPropagation
chenweishaoxing
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2020-07-01 20:07
数据挖掘
机器学习——BP神经网络
BP(
backpropagation
)神经网络是非线性不确定性数学模型，是一种具有连续传递函数的多层前馈人工神经网络，训练方式是误差反向传播算法(BP算法)，并以均方误差最小化为目标不断修改网络的权值和阈值
Panpan Wei
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2020-07-01 02:07
机器学习
BP神经网络之BP算法手写推导
BP（
BackPropagation
）神经网络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。
点滴成海~
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2020-06-30 17:51
machine
learning
花书+吴恩达深度学习（四）多分类 softmax
我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）花书+吴恩达深度学习（二）非线性激活函数（ReLU,maxout,sigmoid,tanh）花书+吴恩达深度学习（三）反向传播算法
BackPropagation
zhq9695
·
2020-06-30 17:35
深度学习
机器学习之BP神经网络 以及 tensorflow 实现
BP（
BackPropagation
）神经网络简介：先介绍一下神经元，在生物神经网络中，每个神经元与其它神经元相连，当一个神经元“兴奋”时，就会通过穿出神经向其它神经元发送化学物质，其它神经元会通过穿人神经接受信息然后再传递至神经中枢处理信息
Glory_g
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2020-06-30 15:21
机器学习
Geoffrey Hinton：放弃反向传播，我们的人工智能需要重头再来
近几年来，这篇论文中点
BackPropagation
成为了人工智能在今天得以飞速发展的关键点。
zchang81
·
2020-06-30 12:29
有事没事瞎侃
《Replicator Neural Networks》
REPLICATORNEURALNETWORKS本文将会从ReplicatorNeuralNetworks出发，介绍这个神经网络的使用场景以及神经网络的后向传播算法（
backpropagation
）。
cx_2016
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2020-06-30 01:00
认识神经网络
Contents1.BP神经网络的认识2.隐含层的选取3.正向传递子过程4.反向传递子过程5.BP神经网络的注意点6.BP神经网络的C++实现1.BP神经网络的认识BP（
BackPropagation
）
wyatt007
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2020-06-29 22:57
深度学习
BP神经网络在期货价格预测中的应用
文章在深入分析期货市场预测面临的关键问题的基础上，探讨利用BP(
BackPropagation
)神经网络对期货价格走势进行分析和预测的可行性。
wxy_fighting
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2020-06-29 22:28
神经网络
微软面试题
转载：https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）
Backpropagation
（要能推倒
David Wolfowitz
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2020-06-29 10:50
机器学习
反向传播算法（
BackPropagation
）
原文链接你可以在这里阅读上一篇我是薛银亮，感谢英文原版在线书籍，这是我学习机器学习过程中感觉非常适合新手入门的一本书。鉴于知识分享的精神，我希望能将其翻译过来，并分享给所有想了解机器学习的人，本人翻译水平有限，欢迎读者提出问题和发现错误，更欢迎大牛的指导。因为篇幅较长，文章将会分为多个部分进行，感兴趣的可以关注我的文集，文章会持续更新。在上一篇文章中，我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习调整
TryEnough
·
2020-06-29 08:58
深度学习基础1：神经网络反向传播(
BackPropagation
, BP)算法
目录链式求导法则神经网络结构神经网络前向传播反向传播的网络结构神经网络反向传播推导偏置链式求导法则方程1.f(x,y)=0f(x,y)=0f(x,y)=0方程2.g(x,y)=0g(x,y)=0g(x,y)=0方程3.z(f,g)=0z(f,g)=0z(f,g)=0计算zzz对x,yx,yx,y的偏导：∂z∂x=∂z∂f∗∂f∂x+∂z∂g∗∂g∂x\frac{\partialz}{\partia
MyShrimp
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2020-06-29 07:20
深度学习DL_NLP
深度学习DL_CV
一文弄懂神经网络中的反向传播法——
BackPropagation
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果
weixin_42774642
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2020-06-29 06:50
deep
learning
BP（Back Propagation）神经网络学习笔记
转载前请注明博主的链接地址：Blessy_Zhuhttps://blog.csdn.net/weixin_42555080一、由Multi-layerFeedforwardNeuralNetwork到
BackPropagation
1.1
Blessy_Zhu
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2020-06-29 05:00
机器学习
TensorFlow实践（9）——普通BP神经网络
TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）输入数据（3）构建模型（4）定义损失函数（5）选择优化器及定义训练操作（6）创建会话进行训练（7）完整代码（四）Tensorboard可视化（五）总结（一）前言BP(
backpropagation
Friedrich Yuan
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2020-06-29 05:56
TensorFlow实践
深度学习基础面试问题汇总
第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）
Backpropagation
（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。
和你在一起^_^
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2020-06-29 05:14
面试准备
收藏博客，学习篇
-知乎https://www.zhihu.com/question/24827633前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(
Backpropagation
)https://blog.csd
望回
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2020-06-29 03:18
学习
深度学习
tensorflow
一文弄懂神经网络中的反向传播法——
BackPropagation
最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果
weixin_30757793
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2020-06-28 00:13
BP神经网络
1986年，Rumelhart等提出了误差反向传播神经网络，简称BP网络（
BackPropagation
），该网络是一种单向传播的多层前向网络。
weixin_30399055
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2020-06-27 19:44
【深度学习经典论文】
Backpropagation
applied to Handwritten zip code recognition ----LeCun
【深度学习】BackpropagationappliedtoHandwrittenzipcoderecognition----LeCun此篇注解LeCun的CNN名作，主要讲述了反向传播算法在手写邮政编码识别中的应用作者：小萨转载请注明出处：https://blog.csdn.net/u012679707/article/details/80738633一.整篇结构1.introduction2.
大姨妈V
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2020-06-27 04:57
深度学习
深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导
BP(
backpropagation
)神经网络一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。
宇翔XGT
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2020-06-27 04:44
机器学习
java
算法
神经网络
机器学习
BP神经网络算法学习
BP（
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。
sealyao
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2020-06-26 08:44
算法
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略
案例应用之详细攻略相关文章：DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（
backpropagation
一个处女座的程序猿
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2020-06-25 19:14
DL
BP神经网络（经验公式）
Contents1.BP神经网络的认识2.隐含层的选取3.正向传递子过程4.反向传递子过程5.BP神经网络的注意点6.BP神经网络的C++实现1.BP神经网络的认识BP（
BackPropagation
）
qq_26091271
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2020-06-25 02:54
机器学习
BP神经网络解决相关问题
利用BP神经网络工具箱解决分类的问题BP介绍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
孤鸟的歌
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2020-06-24 18:50
工程机械智能化技术
反向传播算法（BP）学习笔记
反向传播（
Backpropagation
）先介绍几个微分中复合函数的例子L是LossFunction，它是若干个L的加和，若想要计算L的偏微分，则只需要先计算每一个l对w的偏微分，然后再加起来即可。
Vinsmoke -Hou
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2020-06-24 18:04
机器学习
深度学习1---最简单的全连接神经网络
本文有一部分内容参考以下两篇文章：一文弄懂神经网络中的反向传播法——
BackPropagation
神经网络最简单的全连接神经网络如下图所示(这张图极其重要，本文所有的推导都参照的这张图，如果有兴趣看推导
_寒潭雁影
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2020-06-24 18:04
深度学习
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