Backpropagation

【机器学习】如何用Python书写计算任一函数任一点的导数？

基本上所有的深度学习算法的都使用了反向传播（Backpropagation，BP）算法。在反向传播中更新参数的过程中少不了的一步就是计算梯度值
菊子皮·2020-06-24 14:19

python3 5.用BP神经网络和sklearn识别手写数字 学习笔记

文章目录前言一、BP(BackPropagation)神经网络简介1.1什么是BP神经网络1.2BP神经网络推导结果二、BP神经网络识别手写数字的应用三、sklearn识别手写数字的应用前言计算机视觉系列之学习笔记主要是本人进行学习人工智能
mcyJacky·2020-06-24 14:06

初探BP神经网络工具箱

初探BP神经网络工具箱BP神经网络（BackPropagation）是一种按误差逆传播算法的多层前馈网络，目前在实际应用中8成到9成的神经网络模型采用的是BP网络（或者它的变种）。
月光下的夜曲·2020-06-24 09:35

CV/ML/DL关键词汇中英文对照

全联通网络FullConnectedNetworks稀疏编码SparseAutoencoder前向输送Feedforward反向传播Backpropagation部分联通网络LocallyConnectedNetworks
_苏_·2020-06-24 02:40

斯坦福大学-自然语言处理与深度学习（CS224n） 笔记 第四课 单词窗口分类与神经网络

课程概要1、分类问题背景2、窗口分类与交叉熵导数建议3、后馈（Backpropagation)训练一、分类问题背景1、分类的一些主要符号说到分类任务，我们一般会有一个数据集包含样本：{xi,yi}i=1N
sansheng su·2020-06-24 01:35

基于BP神经网络的数字识别

一、BP神经网络BP（BackPropagation）表示反向传播。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
try-catch-finally·2020-06-23 13:01

BP神经网络模型及梯度下降法

BP（BackPropagation）网络是1985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。
-牧野-·2020-06-23 03:34

BP神经网络数学原理及推导过程

1.引言BP神经网络，BP即BackPropagation的缩写，也就是反向传播的意思。它是一种前馈神经网络。而前馈神经网络是神经网络的一种典型分层结构,在这种网络中信息从
-Heres-·2020-06-22 07:24

详解 BP 神经网络基本原理及 C 语言实现

BP（backpropagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。
rtoax·2020-06-22 04:22

机器学习中使用的神经网络第四讲笔记

Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)GeofferyHinton教授的NeuronNetworksforMachineLearning的第四讲主要介绍如何使用backpropagation
Marcovaldo·2020-06-22 01:52

误差反向传播算法浅解

反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。
zchang81·2020-06-21 15:23

面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会）

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。
我愛大泡泡·2020-06-20 21:05

CS224n 深度自然语言处理(四) Note - Backpropagation and computation graphs

本文为笔者学习CS224N所做笔记，所包含内容不限于课程课件和讲义，还包括笔者对机器学习、神经网络的一些理解。所写内容难免有难以理解的地方，甚至可能有错误。如您在阅读中有疑惑或者建议，还望留言指正。笔者不胜感激！在本章中，将着重讨论以下内容：如何更新神经网络参数？以何种形式保存更新结构？搭建和训练神经网络的技巧.梯度和导数上一章提到，应该最小化损失函数。损失函数的参数是神经网络参数，由于梯度的方向
pengwill97·2020-06-05 00:30

人工智能结课作业-BP神经网络/卷积神经网络手写体识别

代码已经发布到了github:https://github.com/roadwide/AI-Homework如果帮到你了，希望给个star鼓励一下1BP神经网络1.1算法介绍反向传播（英语：Backpropagation
roadwide·2020-05-14 17:00

BP神经网络原理推导及python实现

因此，这就是BP神经网络的来源(BackPropagation，误差反向传播)。
ckllf·2020-05-12 16:35

[机器学习] 这些概念我终于有一个初步认识了

小测中遇到的基本概念总结线性分类器和非线性非类器梯度消失和爆炸前向传播(FeedForward)和反向传播(BackPropagation)计算梯度的三种方法过拟合Dropout逻辑回归和线性回归的梯度线性分类器和非线性非类器线性非类器
三三三三三三外·2020-04-24 23:13

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）

[机器学习入门]李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）PDFVIDEO当我们要用gradientdescent来train一个neuralnetwork，要怎么做？
holeung·2020-04-13 13:51

BP算法理解+简单的Octave实现

如何直观地解释backpropagation算法？2.理解了原理，并不一定能徒手写出算法的具
glassyw·2020-04-12 16:29

2017-12-27

2.perceptrons,backpropagation,deeplearning3.longshort-termmemory长短期记忆4.机器学习的未达预期，核方法、图模型的异军突起，导致了第二次神经网路热潮的衰退
姚屹晨·2020-04-10 12:54

无标题文章

背景:1.1以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本1.2最著名的算法是1980年的backpropagation多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork
楚怀哲·2020-04-09 09:44

python人工智能-人工神经网络（一）

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，基本的结构由非线
虚竹梦姑·2020-04-07 23:01

【深度学习】神经网络(Neural Networks)基础之二——基于计算图理解神经网络的计算（前向传播，反向传播）

神经网络的计算，都是按照前向传播（forwardpropagation）以及反向传播（backpropagation）组织的【之所以叫做“传播”，是因为计算其实就好比“信号”沿着一条“管道”（pipeline
__阿健__·2020-04-05 20:33

机器学习笔记021 | 反向传播方法的代码实现

本篇笔记主要是反向传播（BackPropagation）算法主体的实现，以下代码为Python。更多实现的内容，请点击阅读原文查看。
止一之路·2020-04-05 06:12

基础理论

输出层是M-P神经元单层感知机能解决线性可分的与，或，非问题，但不能解决非线性可分的抑或多层神经网络：多层前馈神经网络前馈并不意味着网路中的信号不能向后传，而是指网络拓扑结构中不存在环或回路误差拟传播算法（BackPropagation
程序猿爱打DOTA·2020-04-03 03:47

2018-09-26BP回顾

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。
萍果ee·2020-04-02 23:52

Learning Multiagent Communication with Backpropagation

http://papers.nips.cc/paper/6397-learning-multiagent-communication-with-backpropagation.pdfManytasksinAIrequirethecollaborationofmultipleagents.Typically
朱小虎XiaohuZhu·2020-03-30 17:19

神经网络——BP算法

BP(BackPropagation，后向传播)算法，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。
Herbert002·2020-03-29 00:03

反向传播算法

对于方向传播的理解记录简单易懂的理解：1.机器学习：一步步教你理解反向传播方法2.一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation上面两个的例子：Paste_Image.png在反向传播的过程中
安东可·2020-03-27 08:46

为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价

知乎上第一条和第二条回答的不错在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：信息流forwardpropagation，直到输出端；定义损失函数L(x,y|theta)；误差信号backpropagation
只为此心无垠·2020-03-20 11:41

LSTM RNN

RNN是很难被训练的，训练的时候也使用BackPropagation，所以这也存在着梯度消失的问题，而且这个梯度消失的问题会是指数级别的。原因就是，RNN的每个时间点，就
重新出发_砥砺前行·2020-03-17 17:17

2018-11-21 Backpropagation-反向传播算法

1.1为什么要用Backpropagation在神经网络中求解最优模型参数，使用的梯度下降算法和之前求线性回归方程中用的没有太大的区别，都是不断的计算微分，然后更新参数，最终找到一个最优解。
昊昊先生·2020-03-08 12:54

神经网络文章索引

神经网络结构-神经元与激活值神经网络算法-梯度下降GradientDescent神经网络算法-反向传播BackPropagation完让知识变得简单如果您发现文章错误，请不吝留言指正；如
zhyuzh3d·2020-03-02 06:47

深度学习中的Logistic Regression 2---简单神经网络的反向传播推导

为什么要关注反向传播(BackPropagation)计算其实单节点的神经网络也就是LogisticRegression。
AlexanderGreat·2020-02-27 03:14

神经网络算法(Nerual Networks)

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backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork
foochane·2020-02-13 20:58

多层神经网络，从零开始——（三）、BP神经网络公式的详细推导

BP（BackPropagation）神经网络一般是指使用反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。
忆霜晨·2020-02-11 05:24

[NL系列] 计算图的微积分——反向传播

基本上是翻译自CalculusonComputationalGraphs:Backpropagation。
ToeKnee·2020-02-10 07:12

反向传播

反向传播（英語：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。
zhouycoriginal·2020-02-07 14:37

计算图演算：反向传播

原文在这里：CalculusonComputationalGraphs:Backpropagation。介绍反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。
作死少女88·2020-02-06 02:51

神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）

反向传播算法详细推导反向传播（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。
jsfantasy·2020-01-10 17:00

神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）

反向传播算法详细推导反向传播（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。
jsfantasy·2020-01-10 17:00

神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导

反向传播算法详细推导反向传播（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。
jsfantasy·2020-01-09 17:04

AI学习笔记

理论NeuralNetworksandDeepLearningDeepLearning-AnMITPressbook神经网络和深度学习(翻译)入门教程1.一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
韩拓·2020-01-06 19:58

学习笔记 — 神经网络和深度学习（ng）_第三周

请点击这里内容概要：四种常用的激活函数、导数，以及为什么需要非线性激活函数神经元模型参数随机初始化，为什么不能将所有参数初始化为0单隐层神经网络简介分步骤实现单隐层神经网络（forwardpropagation&backpropagation
binzeng·2020-01-05 23:19

机器学习英语词汇--5

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
der360_com·2019-12-31 03:07

ML4 - 深度学习 Deep Learning

7.Backpropagation反向传播算法
Sherry_Shen·2019-12-30 11:25

深度学习之Backpropagation算法（一）

其实我本来是不打算学这个算法的。虽然这个算法很基础，但是跟数学太紧密了，满屏的公式让我有种欲哭无泪的感觉。可是，每次看到深度学习一些新技术的时候，这个算法（或者其变体）总要跳出来干扰我的理解。就跟隔壁老王一样，你不摸清楚他的来龙去脉，总感觉心里不踏实。我能怎么办？我也很绝望啊！在饱受其困扰之后，我决定一探究竟，自己实现以下该算法，顺便学习以下python以及NumPy。这代码一写，好家伙，我发现之
EagleChan·2019-12-29 19:05

DL概念

浅层学习是机器学习的第一次浪潮20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫BackPropagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统
爱吃泡芙的笑笑·2019-12-28 03:36

为什么深度学习预处理图片需要减去均值？

首先如果输入层很大，在backpropagation时传递到输入层的梯度就会很大，如下式：梯度会乘上输入层x1我们知
core!·2019-12-19 16:00

神经网络算法-反向传播BackPropagation

神经网络文章索引准备工作前面两篇介绍了神经网络的结构，神经网络包括一个输入层，多个隐藏层，一个输出层，神经元就是存储的激活值：神经网络包括一个输入层，多个隐藏层，一个输出层还介绍了每个神经元激活值的算法，神经元激活值是前一层每个神经元乘以权重再求和，然后加偏置，再Sigmoid：神经元激活值是前一层所有神经元乘以权重再求和，然后加偏置，再Sigmoid以及每次尝试为神经网络设置13002个权重激活
zhyuzh3d·2019-12-16 15:17

李宏毅机器学习入门学习笔记（七） Backpropagation

@[toc]文章说明反向传播（Backpropagation）算法是怎么让神经网络（neuralnetwork）变的有效率的。
Spareribs·2019-12-15 15:45
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