Backpropagation 第13页

卷积神经网络(简单)

1.反向传播BP反向传播（Backpropagation）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法，用来训练人工神经网络的常见方法。

Curry秀·2019-12-10 20:00

Back propagation算法推导

学习backpropagation时（参见[1]），对具体的数学公式的推导存在疑惑。求助于万能的网友，发现在[2]上有对backpropagation的具体推导。

叁镜头正反打·2019-12-07 09:48

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。

阿里云云栖社区·2019-12-01 11:41

机器学习中梯度下降法原理及用其解决线性回归问题的C语言实现

GradientDescent）前先看看利用梯度下降法进行监督学习（例如分类、回归等）的一般步骤：1，定义损失函数（LossFunction）2，信息流forwardpropagation，直到输出端3，误差信号backpropagation

davidtym·2019-10-18 08:00

CNN反向传播更新权值

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。

core!·2019-09-21 07:00

TBPTT算法——Truncated Backpropagation Through Time

一、介绍在训练循环神经网络RNN中，往往使用BPTT（BackpropagationThroughTime）更新参数。关于BPTT的详细原理可以参考https://www.cntofu.com/book/85/dl/rnn/bptt.md然而使用BPTT，对于单个参数的更新可能会带来很大的开销。例如对长度为1000的输入序列进行反向传播，其代价相当于1000层的神经网络进行前向后向传播。有两个方法

Answerlzd·2019-09-20 14:05

反向传播算法

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7332347c-8073-4783-bfc1-1698a6257db反向传播（英语：Backpropagation

我是谁_谁是我·2019-09-17 14:49

backpropagation

一、BP算法由来其实，训练模型可以直接上梯度下降法，但是参数太多了，很难计算。为了效率，发明了BP算法！二、推导在学习模型参数的时候，可以分为两个阶段：forwardpass和backpass！根据输出函数的不同，Neuralnetwork可以做分类、回归、softclassification。为此，我们也有不同的损失函数。这里，简单起见，若我们做软分类任务，使用cross_entropy，记为L

极致 for 简单·2019-08-26 23:44

人工神经网络（3）-- 有导师学习

反向传播（BackPropagation）算法1、原理利用有导师学习算法训练神经网络的本质是一个最优化的过程，也就是要找到最优的权重（weights），使得网络的输出和预期的结果最接近（误差最小）。

Byte猫·2019-08-21 23:04

从线性回归开始到BP神经网络到CNN卷积神经网络，代码层面剖析

1.1CNN卷积神经网络原理1.1.1从BP神经网络开始BP（Backpropagation）神经网络,是一种典型的基于反向传播的神经网络。首先前向传播是比较容易的，其实就是多个线性的分类器的融合。

邓文尧·2019-07-31 14:03

为什么叫做反向传播

反向传播（BackPropagation）原：https://www.cnblogs.com/MrPan/p/9502869.html通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。

叫我AC·2019-07-23 10:18

反向传播 Backpropagation

前向计算：没啥好说的，一层一层套着算就完事了y=f(...f(Wlayer2Tf(Wlayer1Tx)))反向求导：链式法则单独看一个神经元的计算，z(就是logit）对wi的偏微分等于xi：再看多层的情况，z经过激活函数得到a，而a在下一层和w3、w4都进行了计算。所以C对z求偏微分的话，根据链式法则这两条参数的路径都要去找，且z'对a的偏微分等于w3，z''对a的偏微分等于w4：到这里重点来了

王朝君BITer·2019-07-16 17:00

深度学习机器学习面试问题准备

转自：http://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

duanyajun987·2019-07-01 17:54

深度学习-六种权重初始化

因此如果所有的权重参数都为0，那么所有的神经元输出都是一样的，在backpropagation的时候向后传递的梯度也是一致的

idotc·2019-06-30 13:25

OpenCV神经网络ANN代码编译运行与解读（一）

BP神经网络原理可参考《置顶|2019书单》中机器学习入门部分：神经网络算法：（以后向传播神经网络为例：BackPropagation）分为一个输入层（神经元数量与特征向量维

皓月如我·2019-06-27 10:13

反向传播算法（BP）

这篇博文还是从基础算法入手，介绍一下BackPropagation（简称BP），主要分为两个部分：反向传播的基本原理和RNN的反向传播算法，最后给出代码实现。

MunCN·2019-06-24 21:05

神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导

不得不佩服AndrewNg，大师就是大师，深入浅出，讲得太好了，虽然logistic回归的代价函数很简单，可以直接求梯度，但是logistic回归也可以用所谓的反向传播算法计算梯度，了解了logistic中的backpropagation

chosen1hyj·2019-06-21 20:59

TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP

1、概述全连接神经网络和卷积神经网络用的是反向传播（BackPropagation，BP），而卷积神经网络用的是随时间反向传播（BackPropagationThroughTime，BPTT），这一节先讲

MANY_L·2019-06-17 15:16

MATLAB手撕神经网络实现手写数字的识别——神经元介绍

首先简单详细介绍一下BP神经网络：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

等等登登-Ande·2019-06-04 20:28

深度学习(3)--反向传播算法

由上一节的内容中我们知道了随机梯度下降算法，我们通过下面两个公式来进行更新，最重要的就是对两个变量weights和biases的更新，我们通过backpropagation来计算偏导数。

九点前吃饭·2019-06-02 21:30

反向传播算法BackPropagation

本文内容摘自GitHub以及周志华《机器学习》、古德费洛《深度学习》一、概念在训练过程中，前向传播可以持续向前直到它产生一个标量代价函数。反向传播算法，简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。二、算法描述反向传播算法非常简单这里给出一个GitHub上用Python实现的BP算法，写的很清楚明白，获得了622个star，名列前茅BP算法Python实现源代码下面

azago·2019-05-21 17:07

反向传播

简介误差反向传播算法简称反向传播算法(BackPropagation)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。

transformer_WSZ·2019-05-18 22:54

反向传播

简介误差反向传播算法简称反向传播算法(BackPropagation)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。

transformer_WSZ·2019-05-18 22:54

基于BP神经网络的回归预测

基本概念误差反向传播神经网络简称为BP(BackPropagation)网络，它是一种具有三层或三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成。

zzu_seu·2019-05-18 17:50

“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）

文章目录前言（扯犊子）定义算法讲解（耐心看）CASE1（图示讲解，看不太懂没关系，看第二组图）CASE2（具体计算举例，嫌麻烦的可直接看这个，强烈推荐！！！！！）References前言（扯犊子）自己学习机器学习，深度学习也有好长一段时间了，一直以来都想写点有价值的技术博客，以达到技术分享及记录自己成长的目的，奈何之前一直拖着，近来算是醒悟，打算以后不定时写一写博客，也算是作为自己不断学习，不断进

aift·2019-05-15 11:33

误差反向传播例子

转自https://blog.csdn.net/shaomingliang499/article/details/50587300#commentBox背景反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一

dange4·2019-04-27 21:26

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣

CoSineZxc·2019-04-20 21:21

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣

CoSineZxc·2019-04-20 21:21

（28）损失度Loss的计算方法

ForwardPropagation与BackPropagation是阴阳互动的过程，在计算过程中有了损失，有损失要看到这个损失，如果看见损失而

段智华·2019-04-12 08:31

（25）梯度下降代码BackPropagation.py

类似的，我们的盘古自研框架BackPropagation也是同样的BackPropagation误差计算过程，actual_value是instances最后一列的实际值，predicted_value

段智华·2019-04-09 07:54

（22）Backward Propagation 代码实现

首先，我们先写一个接口BackPropagation.py，BackPropagation.py的实现将和我们刚才描述的BackwardPropagation的过程是一样的。

段智华·2019-04-06 10:36

机器学习算法 —— 反向传播

一、简介反向传播算法，也叫BP（Backpropagation）算法，是一种在神经网络中用于根据误差更新各层连接权重的算法，其核心为梯度下降。

SoCalledHBY·2019-04-06 00:04

深度学习100问之深度学习的本质

今天在查找网上的BP博文（【深度学习】backpropagation（反向传播））进行总结和撰写时发现了一篇博客和一个帖子引发了我的深刻思考，以下是分别的链接：YesyoushouldunderstandbackpropLeakyabstraction

我是管小亮 :)·2019-04-03 14:15

李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料，在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频，接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳！）Lecture6:BriefIntroductionofDeepLearning本节课主要围绕DeepLearing三步骤：（

控球强迫症·2019-03-29 09:00

人工神经网络(ANN)

文章目录1.常见的神经网络2.全连接神经网络2.1.神经元2.2.激活函数2.3.参数初始化2.4.前行传播(Forwardpropagation,FP)计算结果2.5.反向传播(Backpropagation

Leon_winter·2019-03-27 20:59

学习笔记-反向传播算法

反向传播算法（BackPropagation,BP）PS：需要掌握高等数学中的链式求导法则、偏导数、梯度概念。有一定的神经网络基础知识。

毛毛毛毛虫·2019-03-26 22:00

深度学习：基于pytorch，从零到实现CNN分类器并优化

基础操作与Numpy类型相互转化Autograd（自动求微分）前言简述autograd包的使用神经网络前言简述神经网络基本训练过程定义神经网络(注释官网的代码)损失函数(lossfunction)反向传播(Backpropagation

crabstew·2019-03-24 01:18

神经网络error BackPropagation(BP)算法浅析以及matlab实现

2神经网络errorBackPropagation算法浅析2.1神经元模型在讲解之前，我们还是首先将基础知识回顾一下，因为我认为基础知识扎实了，才能更快的进步与理解相关的知识，从而可以在相关领域有所突破。1943年，[McCullochandPitts]提出了“M-P神经元模型”，如下图所示：在这个模型中，神经元接受到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接(connec

edj_13·2019-03-10 15:35

【机器学习实战（五）】手写数字识别：sklearn包中神经网络库的使用

UnderStorm·2019-03-02 21:25

用java实现三层BP神经网络算法

首先大家了解一下BP神经网络，如下：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

路边草随风·2019-02-23 21:11

BackPropagation算法理论详解及公式推导

定义：：步长：第(l-1)层隐藏层的第i个神经元------------>第(l)层隐藏层的第j个神经元的连线的权值：第(l)层隐藏层的第j个神经元的偏量bias，下面的图片中的就是：一、目标函数：此处的y是向量（样本提供的标准答案），是神经网络的输出向量。由于神经网络是每注入一个样例，更新一次参数的，所以，考虑到注入一个样例的情况，其目标函数是：，其中outputs表示神经网路的最终结果的可能性

1 每临大事有静气·2019-02-19 21:44

模型的可解释性初识

关于CNN模型的可解释性，比较经典的有：反卷积（Deconvolution）和导向反向传播（Guided-backpropagation）。

读书才可解惑·2019-01-24 11:09

【CS231n笔记】--- 神经网络之反向传播

Backpropagation~反向传播一旦知道计算图，就可以用反向传播技术–递归调用链式法则来计算计算图中的每个变量的梯度~~工作机制~分为：一维高维先讲一维对任意一个点，有根据这些结点展开到所有的结点例题先求解函数

PandaDreamer·2019-01-18 21:56

CS224D 课程学习笔记 L05

因为本章的BackPropagation是神经

蜡笔大龙猫·2019-01-06 17:49

Neural networks and deep learning阅读笔记（2）后向传播算法

Neuralnetworksanddeeplearning阅读笔记（2）后向传播算法上一章主要是梯度下降算法，但是如何计算costfunction的梯度没有详细讲，这一章就主要讲了一种计算梯度的算法——backpropagation

起名好烦·2019-01-01 21:13

4、监督学习--分类--神经网络

神经网络算法中最著名的算法是1980年的反向传播（backpropagation）算法，其原理是以人脑中的神经网络为启发2、多层向前神经网络（MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

Thomas.Woo·2018-12-26 17:49

机器学习：神经网络常见的几种梯度下降优化方式

当我们训练一个神经网络模型的时候，一般来说会构建一个目标函数，构建一个网络，设置好超参数：比如学习率，batchsize的大小，迭代次数，weightdecay的比重等等，然后利用backpropagation

Matrix_11·2018-12-23 09:04

神经网络的学习

1、一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation-Charlotte77-博客园2、pytorch系列------2tensor基础-墨流觞的博客-CSDN博客

景唔景景景景景色分明·2018-12-21 16:08

LeNet-5 CNN 反向传播过程(back propagation)推导

LeNet-5CNN反向传播过程(backpropagation)推导byztx文章目录LeNet-5CNN反向传播过程(backpropagation)推导说明前置技能MLP-NNBP结构正向传播反向传播

tianxiang971016·2018-12-03 22:45

ML - 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

leo567·2018-12-03 13:23

推荐频道

Backpropagation

卷积神经网络(简单)

Back propagation算法推导

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）

机器学习中梯度下降法原理及用其解决线性回归问题的C语言实现

CNN反向传播更新权值

TBPTT算法——Truncated Backpropagation Through Time

反向传播算法

backpropagation

人工神经网络（3）-- 有导师学习

从线性回归开始到BP神经网络到CNN卷积神经网络，代码层面剖析

为什么叫做反向传播

反向传播 Backpropagation

深度学习机器学习面试问题准备

深度学习-六种权重初始化

OpenCV神经网络ANN代码编译运行与解读（一）

反向传播算法（BP）

神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导

TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP

MATLAB手撕神经网络实现手写数字的识别——神经元介绍

深度学习(3)--反向传播算法

反向传播算法BackPropagation

反向传播

反向传播

基于BP神经网络的回归预测

“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）

误差反向传播例子

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

（28）损失度Loss的计算方法

（25）梯度下降代码BackPropagation.py

（22）Backward Propagation 代码实现

机器学习算法 —— 反向传播

深度学习100问之深度学习的本质

李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

人工神经网络(ANN)

学习笔记-反向传播算法

深度学习：基于pytorch，从零到实现CNN分类器并优化

神经网络error BackPropagation(BP)算法浅析以及matlab实现

【机器学习实战（五）】手写数字识别：sklearn包中神经网络库的使用

用java实现三层BP神经网络算法

BackPropagation算法理论详解及公式推导

模型的可解释性初识

【CS231n笔记】--- 神经网络之反向传播

CS224D 课程学习笔记 L05

Neural networks and deep learning阅读笔记（2）后向传播算法

4、监督学习--分类--神经网络

机器学习：神经网络常见的几种梯度下降优化方式

神经网络的学习

LeNet-5 CNN 反向传播过程(back propagation)推导

ML - 神经网络算法(Nerual Networks)