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反向传播算法
[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][Back propagation]
前言:
反向传播算法
(英:Backpropagationalgorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。它用于计算梯度计算中,降低误差。
明朝百晓生
·
2023-12-19 08:11
深度学习
pytorch
人工智能
图像识别的精度与效率优化研究
一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过构建多层次的神经网络,通过
反向传播算法
进行训练,从而实现对图像的自动学习和识别。与传统的机器学习算法相比,深度学习具有更强的表达能
matlabgoodboy
·
2023-12-18 18:39
图像处理
深度学习 | 前馈神经网络与
反向传播算法
目录一、Logistic函数二、前馈神经网络(FNN)三、
反向传播算法
(BP算法)四、基于前馈神经网络的手写体数字识别一、Logistic函数Logistic函数是学习前馈神经网络的基础。
天下弈星~
·
2023-12-18 16:31
数据分析
python
神经网络与深度学习
python
深度学习
前馈神经网络
反向传播算法
BP算法
数据分析
基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码
转载自:http://blog.csdn.net/walegahaha/article/details/51603040经典
反向传播算法
公式详细推导卷积神经网络(CNN)
反向传播算法
公式详细推导网上有很多关于
空山明月_Blog
·
2023-12-18 13:36
神经网络
matlab
cnn
卷积神经网络的学习与实现
1.经典
反向传播算法
公式详细推导这里引用经典
反向传播算法
公式详细推导_反向目标公式-CSDN博客第一个公式代表隐藏层神经元的输入值都是前边所有神经元的累加和
赛亚超
·
2023-12-18 13:03
cnn
学习
人工智能
变分自编码器(VAE)初识
它基于
反向传播算法
与最优化方法(如梯度下降法),AE(Auto-Encoder)的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合,xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码
碧蓝的天空丶
·
2023-12-18 08:38
人工智能
深度学习
AIGC
「X」Embedding in NLP|神经网络和语言模型 Embedding 向量入门
01.深入了解神经网络首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和
反向传播算法
。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源
Zilliz Planet
·
2023-12-16 04:58
程序人生
斯坦福机器学习 Lecture12 (
反向传播算法
详细推导过程,如何提高神经网络性能(主要是激活函数的选择,还有输入数据归一化,权重矩阵初始化方法, 小批次梯度下降法,动量算法 ))
反向传播算法
详细推导过程如图,是
反向传播算法
中的一些基本公式。
shimly123456
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2023-12-15 22:36
斯坦福机器学习
机器学习
【机器学习】人工神经网络-多层感知器(MLP)对鸢尾花数据集进行分类
一、MLP原理多层前馈型神经网络正向传播算法的流程Sigmoid函数及其导数
反向传播算法
二、示例-多层感知器(MLP)对鸢尾花数据集进行分类2.1多层感知器(MLP)的简单实现,主要用于解决鸢尾花数据集的分类问题
十年一梦实验室
·
2023-12-15 12:44
机器学习
分类
人工智能
数据挖掘
算法
12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化
简介 在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后,楼主对于pytroch有了进一步的理解,比如,比之前更加深刻的了解了BP神经网络的
反向传播算法
,梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。
思影影思
·
2023-12-15 01:15
pytorch
人工智能
python
【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT
习题6-1P推导RNN
反向传播算法
BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度.习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法
HBU_David
·
2023-12-04 15:37
深度学习
神经网络 反向传播
神经网络
反向传播算法
之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法,我们从第一层开始正向一层一层进行计算,直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}\left(x\right)hθ(x
小小程序○
·
2023-12-03 12:54
神经网络
人工智能
深度学习
cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用?
神经网络前向传播和
反向传播算法
。模型的优化器更新。通过使用CUDA,可以显著提高神经网络的训练和推理速度,从而缩短模型开发的时间,并
高山莫衣
·
2023-12-02 12:26
pytorch
神经网络
深度学习
pytorch
人工智能理论
1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5
反向传播算法
的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题
BoilingHotPot
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2023-11-27 11:41
人工智能
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络优化算法详解
神经网络的优化算法,主要是两种
反向传播算法
(backpropagation)和梯度下降算法(gradientdecent)。这两种方法最终的目的都是调整
乱红飞
·
2023-11-26 13:54
Deep
Learning
Pytorch机器学习——3 神经网络(一)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数
反向传播算法
数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。
辘轳鹿鹿
·
2023-11-26 04:42
BP神经网络下MNIST字体识别
1.BP神经网络神经网络又称多层感知机,主要包括前馈和
反向传播算法
,对不同的任务,构建包含不同单元数的隐含层,融合合适的激活函数(Sigmoid、softmax、tanh,ReLu等)。
Silence_Dong
·
2023-11-25 06:03
使用C++从0到1实现人工智能神经网络及实战案例
在之前的博客
反向传播算法
资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定
金戈鐡馬
·
2023-11-24 17:58
深度学习
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
AI
吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化
一、实现注意:展开参数在上一个视频中,讨论了使用
反向传播算法
计算代价函数的导数。在本视频中,将简要介绍一个实现细节,即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。
不吃花椒的兔酱
·
2023-11-23 05:34
机器学习
机器学习
学习
笔记
学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络
简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间
反向传播算法
qssssss79
·
2023-11-21 02:07
深度学习
神经网络
深度学习
学习
吴恩达《机器学习》9-1-9-3:
反向传播算法
、
反向传播算法
的直观理解
二、
反向传播算法
概述
反向传播算法
是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数,以实现权重的更新。与正向传播相反,反向传播采用一种“反向”的方式,从输出层开始计算误差,然后逐层向前传播误差,直到第二层。
不吃花椒的兔酱
·
2023-11-20 07:03
机器学习
机器学习
学习
笔记
CNN卷积神经网络
这一模型也可以使用
反向传播算法
进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络,卷积神经网络需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
Allmyg
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2023-11-20 03:27
我的项目
神经网络
cnn
深度学习
【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶
其全称为“BackPropagation”,即
反向传播算法
。BP神经网
Lwcah
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2023-11-19 15:34
MATLAB
回归预测算法
算法
matlab
回归
对聚类经典文献(DEC——无监督的深度嵌入式聚类)的学习(续)
目录前言一、对论文《无监督的深度嵌入式聚类》(DEC)相关知识的学习(一)论文简介:(二)相关知识点:1.KL散度2.软分配3.K-means算法4.AE(自编码器)5.
反向传播算法
二、对DEC代码的学习
llismine
·
2023-11-16 04:03
python
开发语言
吴恩达机器学习--中文笔记--第五周
吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2
反向传播算法
1.3
反向传播算法
的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的
Bill Gates's fan
·
2023-11-15 21:20
机器学习
神经网络
机器学习
深度学习原理与PyTorch实战(三) 单车预测器
本文内容源自《深度学习原理与PyTorch实战》github地址预测方法单车的需求个数与天气,日期,节假日等变量有关,我们需要建立一个神经网络,通过
反向传播算法
来训练神经网络,实现预测的效果。
volcanical
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2023-11-12 20:19
深度学习
pytorch
python
深究问题的本质
今天已经是待在图书馆的第9个小时了,还在算
反向传播算法
那一题。最重要的,不是解到问题的答案,而是深究问题的过程,那种认真的态度,值得每一个人培养。
Wincent__
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2023-11-05 19:16
坚持记录博客NO:1------------------>论文笔记:深度学习
答:BP算法是人工神经网络的
反向传播算法
(BackPropgation)利用B
红心柚大果
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2023-11-03 02:14
笔记
机器学习
深度学习
神经网络系统理论与实践,神经网络系统理论基础
20世纪50年代末,Rosenblatt提出了感知器模型,1982年,Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型,1986年,Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的
反向传播算法
等
ai智能网络
·
2023-11-01 04:05
神经网络
机器学习
人工智能
Pytorch机器学习——3 神经网络(八)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数
反向传播算法
数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.5
反向传播算法
在传统的机器学习方法(比如逻辑回归)中,可以通过梯度下降来确定权重的调整
辘轳鹿鹿
·
2023-10-31 05:29
DL Homework 4
目录1整理一下理论收获1.1基础理论1.2应用到机器学习1.3参数学习1.4
反向传播算法
2.激活函数3.神经网络流程推导(包含正向传播和反向传播)4.数值计算-手动计算5.代码实现-numpy手推6.代码实现
熬夜患者
·
2023-10-29 10:54
DL
Homework
html
前端
深度学习-1.2神经网络
“1975年W博士将多层感知机堆叠成神经网络,并利用
反向传播算法
训练神经网络自动学习参数。”“神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。”看到这句话,就觉得这玩意儿像玄学。
yiwenbin94
·
2023-10-25 11:19
人工智能
神经网络
深度学习
深度学习3:循环神经网络Recurrent Neural Network(基于Python MXNet.Gluon框架)
循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间
反向传播算法
实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述
绝对是谨慎提交的昵称
·
2023-10-24 00:44
深度学习·所思所得
Reparameterization trick(重参数化技巧)
这个技巧的目的是使模型可微分(differentiable),以便使用梯度下降等
反向传播算法
来训练模型,也就是将随机采样的过程转换为可导的运算,从而使得梯度下降算法可以正常工作。
重剑DS
·
2023-10-22 12:31
深度学习
重参数化
VAE
Pytorch机器学习——3 神经网络(六)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数
反向传播算法
数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.4损失函数损失函数又称为代价函数,是一个非负的实值函数,通常用表示。
辘轳鹿鹿
·
2023-10-22 10:44
哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究(Matlab代码实现)
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,通过
反向传播算法
来训练网络参
程序猿鑫
·
2023-10-21 19:12
算法
神经网络
回归
哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究(Matlab代码实现)
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,通过
反向传播算法
来训练网络参
长安程序猿
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2023-10-20 23:59
算法
神经网络
回归
神经网络
反向传播算法
奇技指南本文介绍全连接人工神经网络的训练算法——
反向传播算法
。
反向传播算法
本质上是梯度下降法。人工神经网络的参数多,梯度计算比较复杂。
360技术
·
2023-10-20 07:48
人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播
什么是
反向传播算法
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。
「已注销」
·
2023-10-20 07:18
神经网络
机器学习
深度学习
神经网络中的反向传播:综合指南
二、关于梯度反向传播
反向传播算法
的工作原理是计算每个训练样本的预测输出和实际输出之间的误差,然后
无水先生
·
2023-10-20 07:45
深度学习
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
BP神经网络——Matlab实现
BP(BackPropagation)神经网络是其中一种常用的神经网络模型,它通过
反向传播算法
对网络权值进行调整,从而实现对样本数据的学习和识别。
追逐程序梦想者
·
2023-10-17 19:28
神经网络
matlab
人工智能
CNN
卷积层(Convolutionallayer),卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过
反向传播算法
优化得到的。
writ
·
2023-10-17 18:39
【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习
深度学习的训练过程通常使用
反向传播算法
,通过梯度下
一尘之中
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2023-10-14 15:34
神经网络
人工智能
机器学习
深度学习
深度神经网络压缩与加速技术
深度神经网络是一种判别模型,可以使用
反向传播算法
进行训练。随着深度神经网络使用的越来越多,相应的压缩和加速技术也孕育而生。LiveVideoStackCon2023上海站邀请到了胡浩基教授为我们分享他
LiveVideoStack_
·
2023-10-14 00:18
dnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
自编码器Auto-Encoder
它基于
反向传播算法
与最优化方法(如梯度下降法),利用输入数据X本身作为监督,来指导神经网络尝试学习一个映射关系,从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下,异常对于正常来说是少
llurran
·
2023-10-13 06:48
知识点库
音频
深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述
反向传播算法
(Backpropagation):反向传播是一种基于链式法则的方法,用于计算神经网络中每个神经元的梯度。这些梯度用于更新权重,以减小损失函数。反向传播通常与
小白脸cty
·
2023-10-10 20:27
深度学习
深度学习
神经网络
算法
【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络
文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习
反向传播算法
目标计算
AmosTian
·
2023-10-10 10:37
AI
#
机器学习
#
深度学习
人工智能
深度学习
神经网络
机器学习
多层感知器
Pytorch机器学习——3 神经网络(二)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数
反向传播算法
数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.2激活函数在神经元中输入信息通过一个非线性函数产生输出,这个函数决定哪些信息保留以传递给后面的神经元
辘轳鹿鹿
·
2023-10-08 15:04
pytorch_神经网络构建2(数学原理)
文章目录深层神经网络多分类深层网络
反向传播算法
优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*
lidashent
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2023-10-08 07:09
机器学习
数学
神经网路
预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现
BPNN是一种根据误差
反向传播算法
训练的多层前馈网络,具有很强的非线性处理能力,是目前应用最广泛的神经网络之一。
KAU的云实验台
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2023-10-08 07:48
MATLAB
算法
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