backpropagation

pytorch(三) Back Propagation 反向传播 (附详细代码+图解计算图)

BackPropagation反向传播前言:小案例我们有这么一个等式e=(a+b)∗(b+1)e=(a+b)*(b+1)e=(a+b)∗(b+1)求:e对a的导数以及e对b的导数如果仅仅从数学的角度计算
Joker-Tong·2022-04-30 07:37

人工智能基础作业2

文章目录前言一、反向传播1轮，检验PPT数值二、增加到5轮，测试收敛三、改变步长（1变为50），看收敛速度四、扩展到N轮，步长=5，训练N=1000次，查看效果五、代码优化总结参考博客前言反向传播（英语：Backpropagation
caorongbin0·2022-04-30 07:58

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

www.cnblogs.com/pinard/p/6422831.html前言  在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（BackPropagation
ll_lin·2022-04-29 07:36

基于Matlab的遗传算法优化BP神经网络的算法实现（附算法介绍与代码详解）

目录一、内容提要二、算法简介2.1遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）2.2BP（BackPropagation）神经网络三、实例计算四、代码解读代码运行代码获取方式详见文末。
数字地学新视界·2022-04-28 07:34

顶着一坨数学公式耐心弄懂神经网络基础中的反向传播法

参考了几个大佬的文章然后做了个简单的整理和结合一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation反向传播算法(Backpropagation)python反向传播算法的入门教程的简单代码实现文章目录
敲代码的小提琴手·2022-04-24 07:31

（二）深度学习基础 -- 6 正向传播、反向传播和计算图

鉴于基于反向传播（Backpropagation）算法的自动求梯度，极大简化了深度学习模型训练算法的实现，本节将使用数学和计算图（Computationalgraph）两个方式来描述正向传播和反向传播。
Fiona-Dong·2022-04-24 07:23

【机器学习算法】基于前馈神经网络的反向传播算法解析

神经网络常见激活函数及其导函数sigmoidTanhReLU（线性整流函数RectifiedLinearUnit）LeaklyReLUPReLU(ParametricReLU)ELU2.深度学习的基石：误差反向传播算法(BackPropagation
helton_yan·2022-04-24 07:45

李宏毅机器学习-----Back propagation反向传播

反向传播的背景Backpropagation这个方法其实也是GradientDescent，只是为了让神经网络有效率地train出来，所以才有了反向传播。
zyuPp·2022-04-12 08:24

深度神经网络（DNN）反向传播算法(Back Propagation)

  在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（BackPropagation，BP）做一个总结。
iamstarlee·2022-04-12 07:50

Gradient Descent和Back propagation在做什么？

到底实际上在trainneuralnetwork的时候Backpropagation这个algorithm到底是怎么运作的？
Upupup6·2022-04-12 07:41

零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法

www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663文章目录0文章列表1往期回顾2神经元3神经网络是啥4计算神经网络的输出4.1神经网络的矩阵表示5神经网络的训练5.1反向传播算法(BackPropagation
Godswisdom·2022-04-10 08:30

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（15）-BP学习算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（15）-BP学习算法1.BP学习算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.BP学习算法BP算法就是目前使用较为广泛的一种参数学习算法.BP(backpropagation
mozun2020·2022-04-08 08:40

Neural Networks 神经网络的表示和 back propagation 的学习方法

本文主要介绍了NeuralNetworks神经网络的表示和学习方法，难点是backpropagation的推导过程。
小灰兔呼噜噜·2022-04-08 08:23

为什么说BP神经网络就是人工神经网络的一种？

BP(BackPropagation)网络是由Rinehart等于1986年提出的，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。
shenmanli·2022-03-21 18:34

神经网络基础知识

来源：深度之眼文章目录学习资源推荐Overview一、神经网络与多层感知机1.基础知识2.多层感知机（MultiLayerPerceptron,MLP）3.激活函数4.反向传播（BackPropagation
le_printemps·2022-02-25 07:12

怎么理解Batch Normalization及其Back Propagation

/backpropagation/1.Forwar
麦兜胖胖次·2022-02-14 07:45

python深度学习人工智能BackPropagation链式法则

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
·2021-11-12 11:14

[神经网络这次真的搞懂了!] (6) 使用神经网络识别手写数字 - 反向传播（1）

在本章中，我将介绍一种用于计算此类梯度的快速算法，一种称为反向传播（backpropagation）的算法。反向传播算法最初是在1970年代引入的，但直到198
砥砺前行的人·2021-11-02 08:47

【手撕反向传播】反向传播推导及代码实现

文章目录理论手推过程代码实现理论理论层面看我以前的博文：（2020李宏毅）机器学习-Backpropagation手推过程单个神经元三层的神经网络（inputlayer+hiddenlayer+outputlayer
顾道长生'·2021-10-13 09:50

机器学习（7）BP神经网络

神经网络结构符号约定损失函数回归问题分类问题反向传播假设函数的梯度反向传播公式推导（四个基础等式）公式一输出层误差公式一推导过程公式二隐藏层误差公式二推导过程公式三参数变化率公式三推导过程公式四参数更新BP神经网络注意事项概述BP(BackPropagation
弱音ハク·2021-10-08 17:33

【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
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