Backpropagation 第9页

DANN：Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation

本篇是迁移学习专栏介绍的第十三篇论文，发表在ICML15上。论文提出了用对抗的思想进行domainadaptation，该方法名叫DANN(或RevGrad)。核心的问题是同时学习分类器、特征提取器、以及领域判别器。通过最小化分类器误差，最大化判别器误差，使得学习到的特征表达具有跨领域不变性。Abstract高性能的深层体系结构是针对大量标记数据进行训练的。在缺少特定任务的标记数据的情况下，域自适

gdtop818·2020-09-13 06:25

BP人工神经网络的C++实现

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。

luxiaoxun·2020-09-12 06:38

李宏毅机器学习笔记-7 反向传播算法（Backpropagation）

Backpropagation-反向传播算法1前言1.1为什么要用Backpropagation在神经网络中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

MemoryD·2020-09-12 02:01

图解生成对抗网络GAN 原理超详解

由于反向传播（Backpropagation,BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。

往事不回头，余生不将就·2020-09-11 21:00

BP神经网络解析

2013-12-20BP（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

LinJM-机器视觉·2020-09-11 20:36

过去的三年

这些学科最好都学一下，它们不仅在“密码学”，“形式化”中有很多应用，在神经网络中也有不少应用，比如将Backpropagation抽象为functor；比如研究SymmetryNetwork的，可以保持输入数据

一刀不二·2020-09-11 16:48

BP神经网络的Java实现

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。

zhoujianghua_2008·2020-09-11 06:03

手动实现一个神经网络-从理论到实战

一、神经网络理论1.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backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

youngPengWang·2020-09-10 15:06

（菜鸟入门）使用pytorch框架实现前馈神经网络

前馈神经网络常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（BackPropagation）网络等。前馈神经网络(FNN)是人工智能领域中最早发明的简单人工神经网络类型。各神经元分层排列。

我是一颗棒棒糖·2020-08-28 22:05

Guided backpropagation

文章：STRIVINGFORSIMPLICITY:THEALLCONVOLUTIONALNET，于2015年发表于ICLR，文章提出一种最简化的模型，网络只由卷积层构成。当前展示模型效果的方法deconvnet要求分类网络必须含有pool操作，因此在deconvnet基础上进行改进提出了guidedbackpropagation。最简单但是有效的网络整个网络由卷积层构成。替换pool有两种方法：将

zjjszj·2020-08-26 22:00

神经网络的backpropagation方法(cnn)

1.基础的神经网络bp方法讲解a.公式推导非常详细,但是隐藏层的损失函数推导感觉有点问题,不合逻辑,整体是最简单易懂的https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/56030571b.写的非常详细,公式全且准确,但是推导过程较少,并且有代码支撑https://blog.csdn.net/u014303046/article/details/78

Metralix·2020-08-25 09:16

深度学习（问题集)

Backpropagation通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效激活函数用来加入非线性因素的，

守望者白狼·2020-08-25 01:45

RNN训练方法介绍-BPTT

url：http://blog.csdn.net/sysstc/article/details/75333008TrainingRNN——BPTT由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation

visionshop·2020-08-24 03:46

机器学习入门笔记——神经网络反向传播实践

halfrost·GitHubSource:https://github.com/halfrost/Halfrost-Field/blob/master/contents/Machine_Learning/Backpropagation_in_Practice.ipynb

一缕殇流化隐半边冰霜·2020-08-23 18:39

Pytorch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。

nudt_qxx·2020-08-22 15:12

关于Backpropagation在DeepLearning的一点思考

Backpropagation介绍深度学习中，常见的CNN、RNN神经网络中，参数估计通常在经过样本批处理时，使用SGD算法更新权重W和偏置b。

whuawell·2020-08-22 04:39

神经网络从被人忽悠到忽悠人(二)

直到1986年，DavidRumelhar和GeofferyHinton等人提出了反向传播（Backpropagation，BP）算法，解决了两层神经网络所需要的复杂计算量问题，克服了

Datartisan数据工匠·2020-08-22 03:52

Backpropagation(反向传播算法)完全推导---基于Andrew Ng的Machine Learning--- Week 5课程

https://www.yuque.com/docs/share/936c6e4c-5305-402b-b1ab-399a10a49c9a?#

想飞的二哈·2020-08-22 02:35

神经网络的基础讲解

前馈神经网络（FeedForwardNeuralNetwork）反向传播（BP:BackPropagation）前馈：指输入的信号的传播方向向前，在向前运算之中，该过程并不调整各

我是徐浩宇·2020-08-21 18:22

生成式对抗网络模型综述

由于反向传播（Backpropagation,BP）、Dropout等算法的发明，判别式模型得到了迅速发展。然而，由于

SIGAI_csdn·2020-08-21 08:19

吴恩达深度学习反向传播（Back Propagation）公式推导技巧

转自：https://www.cnblogs.com/southtonorth/p/9512559.html一直感觉反向传播（BackPropagation，BP）是这部分的重点，但是当时看的比较匆忙，

YADONCHEN·2020-08-21 05:41

Deep Learning Ups and Downs

1958:Perceptron(Linearmodel)1969:Perceptronhaslimitation1980s:Multi-layerperceptron1986:Backpropagation1989

YZJincsdn·2020-08-20 09:17

深度学习笔记——理论与推导之RNN的训练过程BPTT（五）

TrainingRNN——BPTT由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation来调参，我们使用的是Backpropagationthroughtime（BPTT）回顾BackpropagationBackpropagationthroughTime

R3·2020-08-20 08:12

简单神经网络

1.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backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

吕不韦·2020-08-20 07:52

反向传播算法（BackPropagation）

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它的权重

weixin_34254823·2020-08-20 07:37

深度学习基础(综述及名词解释)

1980s1980年提出了反向传播算法（backpropagation），为多层感知机的训练提供了理论上的解决方案，但是多层感知

In_Sun·2020-08-19 20:47

2018-11-06 深度学习 deep learning 简介

2.backpropagation暂时还不知道什么区别3.RBM初始值是一个突破，可以认为是机器学习这锅汤中的石头4.deeplearning技术方法与perceptron的本质是一样的，但是改了名字。

昊昊先生·2020-08-19 07:39

搞清楚TensorFlow2--GradientTape

GitHubTensorFlow原文档TensorFlow版本：2.3引言在聊GradientTape之前，我们不得不提一下自动微分技术，要知道在自动微分技术之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation

BoCong-Deng·2020-08-19 00:45

6.1神经网络算法（Neural Networks）（上）

1.背景：1.1以人脑中的的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本1.2最著名的算法是1980年的backpropagation2.多层向前神经网络（MultilayerFeed-ForardNeuralNetwork

一直特立独行的猫1994·2020-08-18 13:47

机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其Python实现

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，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强

qinjianhuang·2020-08-18 11:24

BP神经网络算法

http://www.wyblog.cn/2017/02/12/bp%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c%e7%ae%97%e6%b3%95/BP神经网络概念BP(BackPropagation

天涯__·2020-08-17 17:29

BP神经网络学习笔记_附源代码

BP神经网络基本原理：误差逆传播(backpropagation,BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法。

weixin_30781775·2020-08-17 16:28

【机器学习】BP算法学习笔记

BP即BackPropagation的缩写，也就是反向传播的意思，顾名思义，将什么反向传播？

redhorse_plus·2020-08-17 14:33

论文笔记：Network in network

利用多层感知机（MLP）作为微型网络结构的一部分，感知机是普遍的函数近似者，同时又可以进行backpropagation.mlpconvl

Emma-SJ·2020-08-17 12:04

手写BP神经网络识别MNIST数据集（pytorch读入数据）

BP神经网络原理可以参考：反向传播算法(Backpropagation)----GradientDescent的推导过程主要步骤：inputlayer有784（28X28）个节点；3层hiddenlayer

Cyril_KI·2020-08-17 10:52

深度学习 | 测试数据集（Test Set) 和验证数据集 (Validation Set) 之间的区别

例如在神经网络（NeuralNetworks)中，我们用训练数据集和反向传播算法（Backpropagation）去

Cindy's·2020-08-16 23:00

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation

weixin_34194379·2020-08-16 16:25

BP神经网络的matlab实现

什么是BP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

大师的看了哈四点·2020-08-16 07:06

【阅读笔记】Differentiable plasticity: training plastic neural networks with backpropagation

Differentiableplasticity:trainingplasticneuralnetworkswithbackpropagation作者：ThomasMiconi/JeffClune/KennethO.StanleyUberAILabs{tmiconi,jeffclune,kstanley}@uber.com读后感这篇文章是有关元学习的论文，元学习就是学习如何学习的学习。这篇文章的核

SrdLaplaceGua·2020-08-16 05:48

机器学习算法汇总

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

tianguiyuyu·2020-08-13 19:06

自动微分(Automatic Differentiation)

在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。手动实现过backprop算法的同学应该可以体会到其中的复

allein_STR·2020-08-11 21:29

机器学习——神经网络（四）：BP神经网络

文章目录BP神经网络（BackPropagation）1.主要过程2.整体思路3.算法详解4.代码实现BP神经网络（BackPropagation）误差逆传播算法（errorBackPropagation

留小星·2020-08-11 19:06

《人工智能杂记》神经网络架构发展史（CNN）

1.BP1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation，BP）算法（也有说1986年的，指的是他们另一篇paper：Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors

Bruceoxl·2020-08-11 13:14

BP神经网络-- 基本模型

BP神经网络中的BP为BackPropagation的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于1986年提出来的，Rumelhart并在Nature上发表了一篇非常著名的文章《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors

weixin_30617797·2020-08-11 04:37

BP算法推导

BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（errorBackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。

sun_brother·2020-08-11 04:10

BP神经网络算法推导

常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（BackPropagation）网络、RBF（Radi

六月麦茬·2020-08-11 03:18

bp神经网络推导及python实例

bp神经网络BP（backpropagation，反向传播）神经网络（neuralnetwork），通常指具有三层网络结构的浅层神经网络。

Diamond-Mine·2020-08-11 03:34

BP(BackPropagation)神经网络算法详解

一、BP神经网络背景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，是应用最广泛的神经网络

Jeremy_lf·2020-08-11 02:47

神经网络的梯度下降算法

Backpropagation算法的思路是：对

程序之巅·2020-08-10 12:20

深度学习笔记三：反向传播（backpropagation）算法

接上一篇的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。非常推荐的是Howthebackpropagationalgorithmworks在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之一，这节反向传播也是

谢小小XH·2020-08-10 11:45

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