Backpropagation 第4页

BP(backpropagation)反向传播算法

基本上目前所有的神经网络算法在训练得到权重www和偏执项bbb时候，都用的反向传播算法。今天我们对这个算法做个总结。一、反向传播算法要解决的问题我们以最常见的DNN算法为例，我们首先要知道在DNN中反向传播算法要解决什么问题，也就是说，我们什么时候需要反向传播算法？

listwebit·2022-12-30 03:16

Backpropagation, Intuitions

原文地址：http://cs231n.github.io/optimization-2/################################################################内容列表：１．介绍２．简单表达式，解释梯度３．复合表达式，链式法则，反向传播４．反向传播的直观理解５．模块化：Sigmoid案例６．实际应用反向传播：分段计算７．逆向流模式（Patte

编号1993·2022-12-30 03:41

深度学习笔记(二):backpropagation算法

backpropagation算法原理Backpropagation核心解决的问题:∂C/∂w和∂C/∂b的计算,针对cost函数Cω324:ω243:表示第从第(3-1)层的的第4个神经元到第3层的第

放不完的风筝·2022-12-30 03:11

专业英语（5、Backpropagation）

Computationalgraphs（计算图）Convolutionalnetwork（卷积网络）NeuralTuringMachine（神经图灵机）Whyweneedbackpropagation?ProblemstatementThecoreproblemstudiedinthissectionisasfollows:Wearegivensomefunctionf(x)wherexisave

Lyang-Never·2022-12-30 03:09

关于深度学习的backpropagation

lossfunction：在gradientdescent时：（前向*后向）前向：所以后向：注：截图来自台湾大学李宏毅教授课程PPT，对于我本人理解BP很有启发后向求导具体过程：

qq_32110859·2022-12-30 03:39

Guided Backpropagation

参考链接:GuidedBackpropagationimporttorchfromtorchimportnnclassGuided_backprop():def__init__(self,model):self.model=modelself.image_reconstruction=Noneself.activation_maps=[]self.model.eval()self.register

敲代码的小风·2022-12-30 03:38

Machine Learning---Backpropagation

MachineLearning---Backpropagation引言反向传播法(backpropagration)，是一个非常经典的监督学习方法。

灰太狼1号·2022-12-30 03:37

backpropagation

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95反向传播算法的思路如下：给定一个样例，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括的输出值。之后，针对第层的每一个节点，我们计算出其“残差”，该残差表明了该节点对最终输出值的残差产

aocandr8991·2022-12-30 03:07

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给ML入门者一些好的网站去学习。福利链接廖雪峰python3网站学习地址：链接地址吴恩达AI课程：链接地址我见过最好的BP算法的证明：链接地址，可以把相关的文章都看一遍。正文今天主要跑了一下bp算法

TouchDreamer·2022-12-30 03:37

深度学习BackPropagation

目录1.链式法则2.前向传播3.后向传播4.计算方式整理5.总结1.链式法则根据以前的知识，如果我们需要寻找到目标参数的值的话，我们需要先给定一个初值，然后通过梯度下降，不断对其更新，直到最终的损失值最小即可。而其中最关键的一环，就是梯度下降的时候，需要的梯度，也就是需要求最终的损失函数对参数的导数。如下图，假设有一个神经元，是输入层，有2个数据，参数分别是w1和w2，偏置项为b，那么我们需要把这

Swayzzu·2022-12-30 03:36

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之 BackPropagation-代码理解与实现(3/9)

开篇几句题外话：10月份再回头看这段内容，把所有不懂得全都看懂了：grad和data，是一个pytorch当中的Tensor类型的元素的两个属性Attribute，其中data是数值了，而grad仍然是Tensor类型，如果想获得数据的grad的数值，那么，必须要这样：loss.grad.data；当使用了l=loss（x，y），那么，就是构建了从x到y的计算图模型；而再用l.backward()

nemo_0410·2022-12-30 03:34

可逆残差网络:不存储激活的反向传播 Reversible Residual Network: Backpropagation Without Storing Activations

TheReversibleResidualNetwork:BackpropagationWithoutStoringActivations[pdf]CodeavailableatGitHub-renmengye/revnet-public:Codefor"TheReversibleResidualNetwork:BackpropagationWithoutStoringActivations"目录

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-28 12:42

神经网络反向传播的作用,双向传播的神经网络

如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（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。

普通网友·2022-12-28 12:38

【深度学习】（二）反向传播+tensor原理+w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()区别+练习

目录BackPropagation1、回顾线性模型2、两层神经网络3、forward&backward4、tensor：1、w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()

Queen_sy·2022-12-27 18:20

卷积神经网络的推导过程

目录前言一、基本流程二、推导1、初始化2、正向计算（Forward）3、反向传播（Backpropagation）4、更新结论前言本此周报主要是对CNN的基本流程进行手动推导学习，进一步理解卷积网络的运行过程

白小李·2022-12-27 18:06

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

1.Summary：Applythechainruletocomputethegradientofthelossfunctionwithrespecttotheinputs.----cs231n2.whatproblemstoslove?2.1introduction神经网络的本质是一个多层的复合函数，图：表达式为：上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值，它们就是深度学习需要学习的参数，也就

weixin_30707875·2022-12-26 22:46

深度学习笔记（三）：backpropagation反向传播算法python代码讲解

backpropation算法python代码实现讲解批量梯度更新backpropagation算法backpropagation算法步骤backpropation算法python代码实现讲解具体神经网络参见第一个笔记批量梯度更新

放不完的风筝·2022-12-26 22:45

反向传播算法的理论基础,神经网络反向传播算法

1、如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（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。

阳阳2013哈哈·2022-12-26 22:41

【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！

首先介绍一下链式法则假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释

风度78·2022-12-26 22:09

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

a1424262219·2022-12-26 22:36

Backpropagation 反向传播算法

当网络中参数较多时，为了高效的计算gradient，我们使用Backpropagation。Forwardpass，在前向传播中，我们可以得到每个神经元的输出z，以及z关于该层参数w的偏微

秀得水乱流·2022-12-26 22:33

简述BP神经网络的流程,BP神经网络的实现包括

(2)写出BP神经网络的数学模型,并以20bp（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

普通网友·2022-12-24 19:08

bp神经网络训练过程matlab,bp神经网络训练时间

(2)写出BP神经网络的数学模型,并以20bp（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

普通网友·2022-12-24 19:05

【机器学习】反向传播推导

链式法则（ChainRule）链式法则通常有两种情形：Case1：x对z的微分通过y拆成两项Case2：s对z的的微分通过x和y拆成两项反向传播（Backpropagation）反向传播过程中，我们要算每一个输出结点的损失

小小草帽·2022-12-23 09:37

LHY机器学习笔记-4

文章目录lhy机器学习笔记-4深度学习三个步骤神经网络完全连接前反馈神经网络FC矩阵运算模型评价选取最优函数Backpropagation以单个神经元为例考虑forwardpassbackwardpasssummarylhy

白马非马lxl·2022-12-23 09:06

反向传播与梯度下降

文章目录前言一、梯度下降（GradientDescent）二、链式法则（chainrule）三、反向传播（backpropagation）1.forwardpass（前向模式）2.backwardpass3

炼丹师小米·2022-12-23 09:03

李宏毅机器学习三天速成~第八课~Backprapagation

1.什么是Backpropagation(反向传播)?Backpropagation是一种有效计算Gradient(梯度)，即微分（偏微分）的方法。

薛定谔小猫@Historia·2022-12-23 09:03

Python实现手写数字的识别

一、神经网络算法1.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下部分组成：输入层

janestan·2022-12-22 20:39

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合

基于Matlab平台的BP神经网络进行数据拟合上次讨论了基于Hopfield神经网络的数字识别，BP（BackPropagation）神经网络也可以进行相关的数字识别如手写数字识别等，由于BP神经网络的特性

CAE320·2022-12-22 16:52

《MATLAB神经网络案例分析》学习（一）——BP神经网络基本理论

一、BP神经网络理论基本介绍BP（BackPropagation）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。

UC_Gundam·2022-12-22 08:39

CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++

CNN模型解释性（可视化）及实现----Guided-backpropagation,Deconvolution,CAM,Grad-CAM，Grad-CAM++目录CNN模型解释性（可视化）及实现---

Amberrr-L·2022-12-19 08:52

神经网络的解释方法之GAP、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++的理解

在深度学习的可解释性研究中比较经典的研究方法是采用反卷积（Deconvolution）和导向反向传播（Guided-backpropagation）等。而随着NetworkInNet

牵一发而动全身·2022-12-18 13:46

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

自组织神经网络聚类算法,神经网络聚类预测分析

1、bp神经网络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

aifans_bert·2022-12-16 10:12

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

反向传播(back propagation)_神经网络中的运用

反向传播(backpropagation)_神经网络中的运用反向传播(backpropagation)其实是梯度下降的延伸,当神经网络超过2层的时候,需要求解中间层的误差项δ\deltaδ就需要用到反向传播了

默_存·2022-12-16 06:38

back propagation反向传播（浅层神经网络分析示例）

backpropagation一个浅层的神经网络参数和中间变量解释前向传播反向传播代码示例参考一个浅层的神经网络上图是一个，3层的神经网络，2个隐藏层+1个输出层；输入层特征维度为3。

u011144848·2022-12-16 06:07

Back propagation反向传播

Backpropagation反向传播文章目录Backpropagation反向传播链式求导法则

椰子奶糖·2022-12-16 06:07

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

Back Propagation 反向传播

文章目录3、BackPropagation反向传播3.1引出算法3.2非线性函数3.3算法步骤3.3.1例子3.3.2作业13.3.3作业23.4TensorinPyTorch3.5PyTorch实现线性模型

LeoATLiang·2022-12-16 06:30

深度解析黑白棋AI代码原理（蒙特卡洛搜索树MCTS+Roxanne策略）

文章目录深度解析黑白棋AI代码原理（蒙特卡洛搜索树MCTS+Roxanne策略）黑白棋规则传统黑白棋策略蒙特卡洛搜索树基本概念模拟（Simluation）选择（Selection）扩展（expansion）回溯（Backpropagation

程序媛小哨·2022-12-15 07:47

聊一聊那些激活函数

说起深度学习就不得不提起神经网络，不管是之前的BP(backpropagation)，还是现在的CNN(Convolutional

鱼香土豆丝·2022-12-12 14:48

神经网络算法有哪几种？神经网络算法预测模型

b为：门槛所谓threshold)反向传播(backpropagation)是在这种场景下快速求解∂C/∂w、∂C/∂b的算法，用了这个算法的多层感知机--也就是这篇文章讲的神经网络--也就叫作BP神经网络

奋进的贼牛批·2022-12-12 07:03

台大李宏毅老师——深度学习课程笔记五（Deep Learning BackPropagation)

文章目录IntroductionNeuralNetworkBackpropagationIntroductionDeepLearning的神经网络就是一个functionNeuralNetwork现在用的激活函数已经是tanh或者leakyRelu了。ResNet用了特殊的结构，不是单纯的叠加层数其实本质用的MatrixOperation。但是我现在想不起来batch是怎么做运算的。batch应该

大叔爱学习.·2022-12-11 18:52

什么是神经网络模型，常见神经网络模型有哪些?

1、BP神经网络BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神

21ic电子工程师·2022-12-11 07:46

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

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

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

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