backpropagation

神经网络训练后如何使用,神经网络训练完怎么用

怎么使用已经训练好的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
普通网友·2022-11-25 15:07

【深度学习】BP神经网络（Backpropagation）简单推导及代码实现

一、原理1概括构造一个神经网络含有两个输入，两个隐含层神经元，两个输出神经元。隐藏层和输出元包括权重和偏置。其结构如下：设置输入和输出数据(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)为(0.05,0.01)(0.05,0.01)(0.05,0.01)和(0.1,0.99)(0.1,0.99)(0.1,0.99)，并为神经元初始化参数，包括权重和偏置。BP神经网络的目标是优化权重，使神经网络学会如
望天边星宿·2022-11-25 10:25

PyTorch 深度学习实践-04-[Back Propagation]

Date:2021-12-20Repositity:Gitee0.前言Reference:WIKI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
AnimateX·2022-11-25 10:23

神经网络和深度学习-后向传播back propagation

后向传播backpropagation首先我们要了解，前向传播，损失函数这些前置知识，下面我们给出一张神经网络的图反向传播通过导数链式法则计算损失函数对各参数的梯度，并根据梯度进行参数的更新下面举个简单的例子我们需要知道
Ricardo_PING_·2022-11-25 10:52

神经网络：多层感知机-MLP

参考别人的，别看了，我自己做笔记玩的最基本的神经网络：MLP相应的变种的神经网络：误差反向传播（BackPropagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
平平无奇的搬砖仔·2022-11-25 08:27

Python BP神经网络解决非线性二分类问题

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，是目前应用最广泛的神经网络。
鹦鹉螺平原·2022-11-25 05:56

DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答

**DNN、CNN、RNN、LSTM的区别，最全最详细解答**神经网络的变种目前有，如误差反向传播（BackPropagation，BP）神经网路、概率神经网络、RNN-循环神经网络DNN-深度神经网络
Jfightingk·2022-11-25 02:56

一文弄懂神经网络中的反向传播法

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，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，
爱趣无穷·2022-11-24 23:16

神经网络基础与反向传播

文章目录一生物神经网络到人工神经网络二单层感知机网络2.1感知机模型2.2激活函数2.3感知机分类图示2.4感知机的学习策略三多层神经网络四反向传播学习算法(BackPropagation)3.1从输出层到隐含层
Sunburst7·2022-11-24 23:00

强化学习之第一篇：基础知识点学习

价值学习方式价值学习Q-learning价值学习DQN训练方式TD算法Multi-StepTDAlphagoMCTS选择（Selection）扩展（expansion）模拟（Simulation）回溯（Backpropagation
浅冲一下·2022-11-24 10:31

刘二大人-视频课程第四讲-反向传播

backpropagation反向传播第一层第二层课后作业1、推导线性模型y=w*x，损失函数loss=(ŷ-y)²下，当数据集x=2,y=4的时候，反向传播的过程2、推导线性模型y=w*x+b，损失函数
happy king Lee·2022-11-24 10:11

unsupervised image segmentation by backpropagation-论文笔记

这是一个有趣的非监督分割方法代码短小精悍直接说算法1.首先对原图进行超像素分割。2.使用卷积网络进行正向传播。网络输出100channel，输出和输入大小相同。也就是说，每个输入像素对应输出100个像素。这100个channel相当于对每个像素点进行100类的分类。通过这100个channel的输出，我们可以得到每个像素的预测类别。3.那么我们如何得到每个像素的label呢？这时，第一步的超像素的
sunyao_123·2022-11-24 08:00

PyTorch 深度学习实践 第4讲

第4讲反向传播backpropagation源代码B站刘二大人，传送门PyTroch深度学习实践——反向传播如果需安装PyTorch，传送门PyTorch深度学习快速入门教程传送门Tensor和tensor
错错莫·2022-11-24 07:26

Grad-CAM

目录01研究背景02整体架构021Guided-Backpropagation022梯度计算03实验分析031消融实验04结论01研究背景解释技术：为了建立对智能系统的信任，并使其有意义地融入我们的日常生活
younghuup·2022-11-24 05:03

(八) 深度学习笔记 ｜误差反向传播算法

一、前言反向传播算法（backpropagation，简称BP模型）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，是目前应用最广泛的神经网络
Viviana-0·2022-11-24 02:56

深度学习视频基础（四）：误差反向传播算法

4、反向传播算法4.1计算图反向传播算法又称误差反向传播、BP算法(Backpropagation,缩写为BP）。BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。
左小田^O^·2022-11-24 02:22

反向传播算法（backpropagation）

算法简介百度百科：BP算法(即反向传播算法)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。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。什么是反向传播？反向传播是
我对算法一无所知·2022-11-24 02:20

神经网络反向传播法讲解（个人觉得最佳）

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation-Charlotte77-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865
老李小同志·2022-11-23 22:53

李宏毅《机器学习》笔记 DAY4 深度学习&反向传播

完全连接前馈神经网络全链接前馈网络矩阵计算（MatrixOperation）Step2：模型评估（Goodnessoffunction）Step3：选择最优函数（Pickbestfunction）反向传播（Backpropagation
没咋了·2022-11-23 13:48

【深度学习】深度学习模型

深度学习的模型感知机：1957年Rosnblatt提出，是支持向量机与神经网络的基础，是二分类的线性分类模型，寻找超平面1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation
岁月漫长_·2022-11-23 06:20

CS231n学习笔记--4.Backpropagation and Neural Networks

1.损失函数其中SVM损失函数计算的是不正确分类的得分惩罚，即Syi是正确分类结果的得分，Sj是错误分类结果的得分，超参数（1）度量正确分类得分的优越性。2.简单损失函数流程图：3.求解损失函数的梯度矩阵其中，绿色数值代表前向网络中的实际值，红色数值代表反向神经网络得到的梯度值。4.常见的激活函数sigmoid有点落伍了（fallenoutoffavoranditisrarelyeverused）
Kuekua-seu·2022-11-23 03:38

李宏毅机器学习笔记：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：（
TravelingLight77·2022-11-22 18:55

深度学习之理解神经网络的四个公式

这时候就需要我们的backpropagation出马了。backpropagaton的历史我就不详谈了（主要是懒），总之呢，现在他已经成了神经网络计算的核心算法了。接下来我们就详细的讲这个算法。
伊小白·2022-11-22 11:32

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。
了很多也是无法·2022-11-22 10:11

用人话解释神经网络里面的前向传播和反向传播

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
Jan-LZK·2022-11-22 10:36

笔记： Gradient Reversal Layer (unsupervised domain adaptation by backpropagation. ICML 2015)

paper:Ganin,Yaroslav,andVictorLempitsky.“Unsuperviseddomainadaptationbybackpropagation.”ICML37.JMLR.org,2015.论文用domainadaptation算法解决目标域无标签的分类问题。文章假设sourcedomain有数据xxx,和labelyyy,targetdomain的数据没有label。
PoemK·2022-11-22 10:00

bp神经网络的拓扑结构,bp神经网络模型结构图

试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点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
普通网友·2022-11-22 07:52

机器学习笔记5_Why Deep Learning & BP

文章目录1.WhyDeepLearning2.BackPropagation1.WhyDeepLearning深度学习就是在4中提到的鱼和熊掌可兼得的一种方法。首先回顾一下network的构成。
vrerain·2022-11-22 01:41

神经网络之父Hinton介绍及其论文介绍

他是将（Backpropagation）反向传播算法引入多层神经网络训练的学者之一，他还联合发明了波尔兹曼机（Boltzmannmachine）。他对于神经网络
zephyr_wang·2022-11-21 17:50

神经网络的BP算法推导详解

算法的提出及其算法思想二.BP算法三．前馈计算的过程四．反向传播的计算一.BP算法的提出及其算法思想神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1)网络架构2)激活函数3)找出最优权重值的参数学习算法.BP(backpropagation
一只不出息的程序员·2022-11-21 11:21

神经网络中的常用算法-BP算法

目录一、概述二、前向传播算法三、链式法则四、BP算法1、损失函数2、输出层的梯度3、隐藏层梯度五、BP算法流程1、输入参数2、算法流程一、概述反向传播（backpropagation,BP）算法是"误差反向传播
kupeThinkPoem·2022-11-21 11:34

反向传播算法推导、激活函数、梯度消失与爆炸

目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档反向传播算法定义反向传播（Backpropagation
乁羐·2022-11-21 09:36

BP神经网络及拟合实例

BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例BP神经网络结构BP神经网络(BackPropagation)是一种多层神经网络
铁头七娃·2022-11-21 09:15

通俗理解深度学习中的知识

如何理解反向传播算法一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation神经网络输出层为什么通常使用softmax?
ctrlcvKing·2022-11-20 23:25

python简单实现 反向传播算法

1一些铺垫1、本文所使用例子来自于《一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation》I1,I2是输入层，h1,h2是隐含层，o1,o2是输出层，b1,b2是偏置。
qq_28228605·2022-11-20 21:42

三层神经网络的BP（BackPropagation）算法推导

BP算法：利用的是sigmoid函数来搭建的一个三层神经网络。假设其拓扑结构如图1-1所示。图1-1三层神经网络该网络的运行流程为：当输入一个样例后，获得该样例的特征向量，再根据权向量得到感知机的输入值，然后使用sigmoid函数计算出每个感知机的输出，再将输出作为下一层感知机的输入，以此类推，知道输出层。反向传播算法就是用来对每个感知机的权向量逐步进行优化。为了得到最优化权向量，这边我们使用L2
weixin_38996229·2022-11-20 16:35

【预测模型】基于matlab BP神经网络公路运量预测【含Matlab源码 413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
weixin_57218581·2022-11-20 16:08

[Pytorch框架] 4.2.3 可视化理解卷积神经网络

文章目录4.2.3可视化理解卷积神经网络背景基于Deconvolution的方法基于Backpropagation的方法Guided-BackpropagationCAM（ClassActivationMap
图像算法AI·2022-11-20 14:34

BP神经网络公式推导（含代码实现）

什么是BP神经网络BP（BackPropagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差最小
IMPORT_UTIL·2022-11-20 14:14

【机器学习】李宏毅 - 04 深度学习介绍和反向传播机制

文章目录深度学习深度学习发展历程深度学习步骤1.神经网络基本结构完全连接前馈神经网络（FullyConnetFeedforwardNetwork）矩阵运算案例：手写数字识别2.模型评估3.选择最优参数反向传播（Backpropagation
Biophilia_hyb·2022-11-20 09:34

神经网络算法的基本原理,神经网络是机器算法吗

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
普通网友·2022-11-20 01:38

BP神经网络隐藏层的作用,bp神经网络输出层函数

BP（BackPropagation）神经网络是86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
普通网友·2022-11-19 20:11

模型解释 -- Guided-Backpropagation、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++ 及 pyTorch Hook

1pyTorchHook本节内容引用自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75054200首先贴一段维基百科中对钩子的定义：钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。Hook是
cdknight_happy·2022-11-19 18:07

python使用反向传播（backpropagation）算法在sklearn库自带的缩小版MINIST手写数据集（1797张图片）上进行训练并测试

python代码实现神经网络的构建，NeuralNetwork.pyimportnumpyasnp#layers:Alistofintegerswhichrepresentstheactualarchitectureofthefeedforward#network.Forexample,avalueof[2,2,1]wouldimplythatourfirstinputlayerhastwonod
Dream_WLB·2022-11-19 16:10

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。
是肯定好玩阿·2022-11-19 09:14

深度学习第二次培训

BP(BackPropagation)算法是神经网
花 开 富 贵·2022-11-19 06:46

机器学习读书笔记：神经网络

文章目录神经元感知机&多层神经网络神经网络学习多层神经网络误差逆传播算法：BP(BackPropagation)神经网络过拟合问题局部最小与全局最小现在的深度学习大行其道，深度学习就是利用深度神经网络来进行学习
新兴AI民工·2022-11-16 07:26

BP神经网络进行分类任务

BP(BackPropagation)神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
科研小白 新人上路·2022-11-14 07:37

Pytorch深度学习（二）：反馈神经网络（BPNN）

BPNN）参考B站课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集传送门：《PyTorch深度学习实践》完结合集本文浅学反馈神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）一、反向传播（BackPropagation
Yuriy_Xiong·2022-11-12 17:06

BP神经网络的基本思想,一文搞定bp神经网络

简介：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。
普通网友·2022-11-10 10:30
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