Backpropagation

【优化预测】基于matlab蝙蝠算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1379期】

一、BP神经网络简介1BP神经网络概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
紫极神光·2021-10-07 14:06

python手推多层感知机（BP网络实现）

一.概念及应用多层感知机(MultiLayerPerceptron，MLP)是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，BP网络是指连接权调整采用了反向传播（BackPropagation）学习算法的前馈网络
_Aurora__·2021-10-05 15:18

【房价预测】基于matlab GUI BP神经网络房价预测【含Matlab源码 972期】

一、简介1概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
紫极神光（Q1564658423）·2021-06-07 12:54

反向传播梯度求解推导

1.引入反向传播是一场以误差（Error）为主导的反向传播（BackPropagation）运动，目的在于优化神经网络中的参数（权重，偏置）。
枫丫头爱学习·2021-06-07 11:10

神经网络和反向传播算法

目录：1.什么是神经网络2.前向传播(ForwardPropagation)3.误差的反向传播(BackPropagation，即BP算法)4.手动实现一个基本的全连接神经网络FCNN5.神经网络实战—
星光下的胖子·2021-06-06 15:14

深度学习——反向传播（Backpropagation）

反向传播算法（Backpropagation）文章目录反向传播算法（Backpropagation）一.简介二.反向传播原理2.1导数的链式法则2.2正向传播与反向传播三.总结一.简介无论是机器学习，还是深度学习
南方惆怅客·2021-06-05 23:00

Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

很多设计不当的任务，在训练神经网络的时候，大部分时间都是在从磁盘中读取数据，而不是做Backpropagation。
·2021-05-28 10:48

深度学习（三）Backpropagation算法过程

总结4个公式首先介绍BP1BP1：输出层的delta也就是∂C/∂z根据链接法则，∂C/∂z=∂C/∂a*∂a/∂z注意这个*指的是点乘也就是对应的元素相乘，而不是矩阵乘法对于不同Cost函数有不同的∂C/∂a对于不同的a函数也有不同的∂a/∂z算完该输出层的delta再求该层的BP3和BP4∂C/∂b=delta∂C/∂w=delta与前一层的输出值也就是a进行点乘为什么：这是因为根据链接法则∂
静默zzzz·2021-05-21 10:37

Stanford cs231n Assignment #1 (d) 实现两层神经网络

这一章讲如何实现一个最简单的两层神经网络，首先还是说一下关于backpropagation的意义。
麦兜胖胖次·2021-05-18 04:00

反向传播算法（转）

一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（BackPropagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。
omygad·2021-05-17 01:07

【预测模型】基于matlab BP神经网络太阳辐射预测【含Matlab源码 883期】

一、简介1概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
紫极神光·2021-05-05 13:25

【车牌识别】基于matlab GUI BP神经网络车牌识别【含Matlab源码 858期】

一、简介1概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
紫极神光·2021-04-28 12:08

神经网络之反向传播

注意：本文为学习笔记，大量直接复制于参考文章中的原文字及图片反向传播（Backpropagation），该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。
我叫胆小我喜欢小心·2021-04-25 19:06

BP神经网络总结笔记

概念背景（来自百度百科）BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart
Moonsmile·2021-04-22 11:49

【车牌识别】基于matlab GUI BP神经网络车牌识别【含Matlab源码 790期】

一、简介1概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
紫极神光·2021-04-18 19:30

【图像边缘检测】基于matlab GUI神经网络算法边缘检测【含Matlab源码 372期】

一、简介神经网络是所谓深度学习的一个基础，也是必备的知识点，他是以人脑中的神经网络作为启发，最著名的算法就是backpropagation算法，这里就简单的整理一下神经网络相关参数，和计算方法。
紫极神光·2021-04-17 19:52

PyTorch 深度学习实践 第4讲

第4讲反向传播backpropagation来源：B站刘二大人importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0
屁屁鹏·2021-02-24 22:08

bp神经网络及其实际应用

BP网络（BackPropagation），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。
Youngy_·2021-02-20 19:45

深度学习C++代码配套教程（5附1: CNN代码调拭）

这里把调拭过程展示出来,希望对读者有用.1.问题网络训练好后,对不同的输入产生了相同的输出.例如,预测值总是7.将训练过程的预测值打印,发现同一批的输出都是相同的,但不同批的输出可能不同.网络是在每批数据forward和backPropagation
minfanphd·2021-02-15 09:02

深入理解神经网络中的反向传播

反向传播以下资料来自李宏毅老师《机器学习》2020春季-Backpropagation结合自己的学习笔记整理而成在梯度下降的基础上，我们来看一下如何求出梯度，从而进行梯度下降，实现对参数的优化。
MasterYi-0803·2021-02-07 20:56

【优化求解】基于GUI界面之BP神经网络优化求解【Matlab 179期】

一、简介BP网络（BackPropagation），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
星斗月辉·2021-02-07 13:07

【预测模型】基于matlab BP神经网络之模型优化预测【含Matlab源码 221期】

一、简介BP网络（BackPropagation），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
紫极神光·2021-02-05 13:21

Python-BP神经网络

一、BP神经网络的介绍1.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
苦逼的码人·2021-01-11 21:00

prim算法c语言实现_C语言实现反向传播算法（BP）

Backpropagation算法1.算法介绍反向传播算法（Backpropagation）是一种适合于多层神经元网络的学习算法，通常用于训练大规模的深度学习网络。
weixin_39972519·2020-12-10 04:11

神经网络NN算法Nerual Networks

以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本的算法，最著名的算法是1980年Rumelhar和Hinton等人提出的反向传播（Backpropagation，BP）算法。            
许进进·2020-09-30 18:37

理解back propagation反向传播

作用首先需要明白backpropagation的作用：深度学习的训练是成本函数（costfunction）最小化的过程，一般采取梯度下降法求解。那么怎么计算梯度呢？
adrianna_xy·2020-09-17 13:18

反向传播算法

问题或建议，请公众号留言;在上一篇文章中对神经网络模型的前向传播算法做了总结，这里更进一步，对神经网络的反向传播(BackPropagation，BP)算法的过程进行总结、数学推导。
leonardohaig·2020-09-17 12:31

一文弄懂神经网络中的反向传播——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
阿柏川·2020-09-17 11:59

模式识别学习——人工神经网络——BP算法

1、主要工作自行编写代码完成BP神经网络设计男女生分类器；2、工作具体内容2.1BP算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家小组提出
wulafly·2020-09-17 10:26

反向传播算法 — Backpropagation

首先，我们以一个双层神经网络为例展示神经网络关于数据标签的计算过程（即前向传播）。其中，WlW^lWl和blb^lbl分别表示第lll层神经元的权重参数和偏置项，sl=WlTal−1+bls^l={W^l}^Ta^{l-1}+b^lsl=WlTal−1+bl。glg^lgl表示第lll层神经元的激活函数，不同层可以选取不同的函数作为激活函数。ala^lal表示第lll层神经元的输出。本例最终的输出
_R·2020-09-17 06:25

神经网络算法推演----------:反向传播算法 Backpropagation Algorithm

反向神经网络（Backpropagationneuralnetwork)  继续分享给大家反向神经网络的数学过程推导，以便更好的理解神经网络的梯度下降算法工作过程，原文请参考=====>>>>>>2.1代价函数的定义假设我们有一个固定样本集{(x(1),y(1)),…,(x(m),y(m))}{(x(1),y(1)),…,(x(m),y(m))}，它包含mm个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神
岳飞传·2020-09-17 05:58

Deep Learning——CNN（Convolution Neural Network）

blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663关于深度学习卷积神经网络部分，以下为在其基础上个人总结和感悟：一、深度学习之CNN深度学习所包含的方法很多，如BP（backpropagation
阅微草堂123·2020-09-16 18:12

【神经网络】11行Python代码实现的神经网络

BP（BackPropagation）神经网络是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
zgljl2012·2020-09-16 08:51

神经网络优化算法

反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。
魂小猫·2020-09-15 18:56

后向传播(BackPropagation)算法理解

后向传播算法是深度学习中一种训练与学习方法，用来调整深度网络中各个节点之间的权重，使得网络输出的样本标签与实际标签相一致。本文将对后向传播算法的实现细节进行总结。后向传播算法是将输出层的误差向后进行传播来实现权重的调整。如图1所示，一个含有1个隐藏层的网络，输入层有2个节点，隐藏层有3个节点，输出层有2个节点。图1示例网络则后向传播的实现细节如下：1.计算输出层各个节点的误差其中δα表示α节点的输
xuzhongxiong·2020-09-15 15:37

Backpropagation算法

Backpropagation算法5.1通过迭代性的来处理训练集中的实例5.2对比经过神经网络后输入层预测值(predictedvalue)与真实值(targetvalue)之间5.3反方向（从输出层=
南归北渡·2020-09-14 21:01

R_Studio(神经网络)BP神经网络算法预测销量的高低

BP神经网络百度百科：传送门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#设置文件工作区间setwd('D:\\dat')#
weixin_30892037·2020-09-14 20:03

Neural Networks & Backpropagation

breezedeus/archive/2013/04/22/3036050.html，转载请注明出处]神经网络模型通常被用于做有监督学习（如分类，回归等情景），本文主要介绍下神经网络模型中使用后项传播算法（Backpropagation
weixin_30773135·2020-09-14 20:26

understanding backpropagation

几个有助于加深对反向传播算法直观理解的网页，包括普通前向神经网络，卷积神经网络以及利用BP对一般性函数求导AVisualExplanationoftheBackPropagationAlgorithmforNeuralNetworksBySebastianRaschka,MichiganStateUniversity.Let'sassumewearereallyintomountainclimbi
weixin_30699443·2020-09-14 20:26

机器学习深度学习基础笔记(3)——Backpropagation算法讲解

两个识别算法在开始讲Backpropagation算法前，先讲解两个简单的识别算法
明夏小斯·2020-09-14 19:35

机器学习：对于反向传播算法(backpropagation)的理解以及python代码实现

本文是对机器学习中遇到的后向传播算法进行理解，假设读者已经知道神经网络中的神经元的含义，激励函数的定义，也知道了后向传播算法那个传播公式等。本文主要是为了理解为什么后向传播算法中的δ是安照那个传播方式往后传播。如上图，其中，L是神经网络的层数，a是神经元的输出，θ是权重(参数)。对于最后一层的神经元来说，偏差E我们可以很容易地定义：E=12(a(L)1−y)2所以对θ(L−1)11求偏导：∂E∂θ
Webbley·2020-09-14 19:58

一步一步分析讲解神经网络基础-backpropagation algorithm

backpropagation算法neutralnetwork的基础。需要要掌握的基础知识。理解地方。我用红色字体输出。
Alun_Sun·2020-09-14 19:37

backpropagation algorithm 理解

刚看stanford的deeplearning教程关于bp算法的介绍：http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Backpropagation_Algorithm
leonordo·2020-09-14 19:34

BP反向传播算法是如何工作的How the backpropagation algorithm works

Inthelastchapterwesawhowneuralnetworkscanlearntheirweightsandbiasesusingthegradientdescentalgorithm.Therewas,however,agapinourexplanation:wedidn'tdiscusshowtocomputethegradientofthecostfunction.That's
GarfieldEr007·2020-09-14 18:40

Backpropagation Algorithm记录

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Backpropagation_AlgorithmUFLDLTutorial中没有给出推导公式，这里简单记录一下记法和简单推导过程文章中用到的记法
_Cade_·2020-09-14 17:24

Neural Network ：Backpropagation的实现

前段时间说决定要深入学习机器学习这方面，但后来从外面接了个android项目，又忙着搞着java的课程设计，没有怎么专注学习机器学习这块。确实发现自己还是没能沉下心来认真的做一件事，这方面需要改正。最近一些感想定到11月16日分享一下。回到正题，我们的神经网络的反向传播算法。跟着实验的指导书我在前面预先实现了一个三层神经网络的手写数字识别的网络，前面一篇博文也略有提到，这里不再赘述，如果需要实验相
Miaowa·2020-09-14 17:38

机器学习深度学习基础笔记(4)——Backpropagation算法实现

该系列是笔者在机器学习深度学习系列课程学习过程中记录的笔记，简单粗暴，仅供参考。下面的算法代码来自https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning再次强调，代码不是笔者自己写的，是从上面的链接下载的！更新权重和偏重公式：wk→w′k=wk−ηm∑j∂Cx∂wkbl→b′l=bl−ηm∑j∂Cx∂bl更新权重和偏重代码回顾：d
明夏小斯·2020-09-14 17:06

深度学习整体名词概述

神经网络现阶段的困扰神经网络为什么能工作如何工作最好用多少层多少个神经元为什么是没有确定答案的所以在理论层还没有完全突破的情况下我们学习的方式是掌握用法-实际使用-回头理解各名词的关系1950年：感知器（Perceptron）·处理异或起来有障碍1980年：反向传播（BackPropagation
淡科涵·2020-09-14 12:20

BP（Back Propagation）神经网络及Matlab矩阵实现

BP（BackPropagation）神经网络及Matlab矩阵实现1、简介人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
wsywl·2020-09-13 17:12

一步一步教你反向传播，求梯度(A Step by Step Backpropagation Example)

本文是我在学习反向传播时翻译的一篇文章。原文链接如下。AStepbyStepBackpropagationExample实例学习在这个例子里，我们将制作一个小型神经网络。它有两个输入，两个隐藏的神经元，两个输出神经元。此外，隐藏和输出的神经元都包含了一个偏差（bias）。下图是这个神经网络的结构。下面我们给各个参数设定一些值。权重(w),偏差(b)和用来训练的输入输出反向传播的目标是优化权重，以便
wawaku·2020-09-13 16:45
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