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人工神经网络之BP神经网络模型

一、什么是BPBP（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

Soyoger·2020-07-14 18:24

BP神经网络算法与实践

本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。

ouyangyanlan·2020-07-14 16:50

神经网络NN简单理解以及算法

简介1.什么是神经网络1.1背景:以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本最著名的算法是1980年的backpropagation1.2多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

布莱恩泽·2020-07-14 14:21

深度学习入门系列，用白话文的方式让你看得懂学的快（第八章）

8.1BP神经网络极简史在神经网络（甚至深度学习）参数训练中，BP(BackPropagation)算法非常重要，它都占据举足轻重的地位。

chuange6363·2020-07-14 09:01

微软的深度残差学习是否解决了梯度消失的问题？

关于梯度消失的问题:http://blog.csdn.net/superCally/article/details/55671064但是这个时候，如果网络很深很深，就会出现这样的情况这个时候再做backpropagation

a19715·2020-07-14 06:13

Deep Learning中的一些Tips详解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）

学习前请先参考：反向传播算法(Backpropagation)----GradientDescent的推导过程目录一、概述二、trainingset上表现不好1.新的激活函数2.RELU3.RELU的变形

Cyril_KI·2020-07-12 21:16

cs224笔记: Lecture 4 Backpropagation and Computation Graph

BackpropagationandComputationGraph1.Derivativew.r.t.aweightmatrix还是之前的那个例子，应用chainrule求解梯度，前向计算式子如下:s=uThh=f(z)z=Wx+bs=\mathbf{u}^T\mathbf{h}\\\mathbf{h}=f(\mathbf{z})\\\mathbf{z}=\mathbf{W}\mathbf{x}

扬州小栗旬·2020-07-12 10:28

CS224n笔记5 反向传播与项目指导

weixin_34233421·2020-07-12 09:43

机器学习英文关键词

additivenoise加性噪声autoencoder自编码器Autoencoders自编码算法averagefiringrate平均激活率averagesum-of-squareserror均方差backpropagation

weixin_30338481·2020-07-12 05:50

神经网络笔记 - 反向传播(BackPropagation) 续

继续来证明BP3和BP4.∂C∂blj=∂C∂alj∂alj∂zlj∂zlj∂blj因为:zlj=wljal−1+blj所以∂zlj∂blj=1代入上式,可得:∂C∂blj=∂C∂alj∂alj∂zlj=δlj这就是公式BP3.来证明公式BP4∂C∂wljk=∂C∂alj∂alj∂zlj∂zlj∂wljk因为:zlj=∑kwljkal−1k+blj所以∂zlj∂wljk=al−1k代入上式,可得:

volvet·2020-07-12 04:31

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

Backpropagation学习笔记这部分主要是比较详细的介绍使用计算树进行反向传播的计算方法。首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

神经网络基础知识总结

BP即BackPropagation,就是常用的反向传播算法。MLPMLP是多层感知机也成为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网

shayashi·2020-07-11 22:31

知乎 bp算法

BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。

sentimental_dog·2020-07-11 22:05

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

另一个复杂一点的例子(BackPropagation)第二步一直持续这个过程直到节点位置+（加法）节点将梯度分开且并不改变梯度大小最

GJCfight·2020-07-11 15:08

李宏毅机器学习笔记一

3GradientDescent4Classification5LogisticRegression6BriefIntroductionofDeepLearning7Backpropagation0IntroductionofthisCo

niuyoudao·2020-07-11 02:17

CS231n系列课程Lecture4:Backpropagation and Neural Networks(part 1)

先贴出课程链接:http://pan.baidu.com/s/1cBznv4密码:7nbg课程开始回顾了一下得分函数，SVMloss，dataloss+regularization，还有optimization，常用的方法就是GradientDescent，梯度下降，数值梯度存在速度慢，求得的是近似解的问题，但是代码比较好写。解析梯度使用的是微积分的方法，速度快，很精确，但是代码稍微复杂一些。通常

Felaim·2020-07-10 21:11

2019年CS224N课程笔记-Lecture 4: Backpropagation and Computation Graphs

资源链接：https://www.bilibili.com/video/BV1r4411正课内容神经网络的梯度让我们再看他一下s对w的求导反向传播中梯度的计算（上图的大概意思就是，考虑单个权重Wij的导数，Wij只对zi有贡献，例如W23只对z2有贡献，而对z1没有贡献）对于单个Wij的导数来说，为：我们想要整个W的梯度，但是每种情况都是一样的：梯度求导需要注意的小心的定义变量而且要始终关注它们的

任菜菜学编程·2020-07-10 16:17

[论文笔记]Relay Backpropagation for Effective Learning of Deep Convolutional Neural Networks

摘要：贡献：提出了一种新的方法，RelayBackpropagation,使得有效信息可以在训练阶段被传播，此方法获得了ILSVRC2015SceneClassification挑战的第一名。一.介绍随着近年来卷积神经网络CNN的应用，在许多计算机视觉任务中获得了巨大的突破；与此同时，网络深度的重要性也被揭露出来了，比如VGG16比AlexNet有更深的网络，在ImageNet数据集上也有更好的精

talysun0715·2020-07-10 03:45

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。

AI终结者·2020-07-10 01:09

Backpropagation

目录残差的计算前向传播与反向传播比较神经网络全程回顾链接：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015_2/Lecture/DNN%20backprop.pdf今天我还是比较开心，因为解决了屯了很久的问题，即BP反向传播。很多人会觉得奇怪，它不就是链式法则、求偏导和梯度下降法更新吗？是的，确实知识点就这么多，但是这个东西让人细思极恐啊。

我是个粉刷匠·2020-07-09 22:33

SNN论文系列-Spatio-Temporal Backpropagation for Training High-Performance Spiking Neural Networks

Spatio-TemporalBackpropagationforTrainingHigh-PerformanceSpikingNeuralNetworks一引言目前SNN研究存在的问题：SNN在时空领域具有很大的优势，但是目前的研究大多是基于空间领域的研究，忽略了时间领域的优势，这就可能导致性能瓶颈。脉冲活动是不可微分的，这就造成了其学习算法较为复杂困难。本文提出了STBP学习算法。为了解决神经

Gu Elizabeth·2020-07-09 08:32

深度学习BP算法 BackPropagation以及详细例子解析

反向传播算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法，本文着重讲解方向传播算法的原理和推导过程。因此对于一些基本的神经网络的知识，本文不做介绍。在理解反向传播算法前，先要理解神经网络中的前馈神经网络算法。前馈神经网络如下图，是一个多层神经网络的简单示意图：给定一个前馈神经网络，我们用下面的记号来描述这个网络：L：表示神经网络的层数；nl：表示第l层神经元的个数；fl(∙)：表示l层神经元的激活函数；W

惜君Iris·2020-07-09 00:52

[机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（Backpropagation）

本文主要整理自UFLDL的“Backpropagation”章节的笔记，结合笔者的一些心得对内容进行了补充，并纠正了几处错误。

WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

[读书笔记]How the backpropagation algorithm works（未完待续）

前一段时间看了MichaelNielsen写的文章，我觉得是目前看到讲神经网络后向传播算法讲的最好的一篇文章了。下面提其精要：符号wljk:theweightfortheconnectionfromthekthneuroninthe(l−1)thlayertothejthneuroninthelthlayerblj:thebiasofthejthneuroninthelthlayerzlj:the

vincent2610·2020-07-08 12:07

理解反向传播(BackPropagation)算法（之一）

神经网络的训练——由浅入深理解反向传播算法之一神经网络非常强大，经过足够大数据量的训练之后，在诸多问题上往往能够表现出惊人的准确性。而我们也认识到，神经网络之所以能够有如此强大的性能，与其对参数的训练是离不开的，之前我们从感觉上认识到，所谓训练其实就是对参数值进行合理的设定或拟合，但是具体采用了何种高深的算法才能够对数量如此庞大的参数群进行精确拟合呢？这就是我们今天要讨论的话题——神经网络的训练方

Blssel·2020-07-08 10:19

机器学习算法汇总（下）

监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation玻尔兹曼机Boltzmannmachine

喵大树·2020-07-08 06:21

通俗解释反向传播（Backpropagation）的计算

Backpropagation算法是目前绝大多数神经网络在优化参数时用到的算法，具有快速方便容易实现的优点。那么它是如何实现的呢？

火贪三刀·2020-07-08 05:35

深入浅出反向传播原理 Backpropagation

前述在深度学习中，我们的训练模型是一个多层次的神经网络，每个节点对应一个激活函数，上一个Layer的输出就是下一个Layer的输入。这样的模型，非常像复合函数层层的依赖关系：可以把第一层Layer想象成g(x)，则经过下一个Layer，函数就可以表示成f[g(x)]。依靠链式法则，我们可以简化对神经网络梯度下降优化参数时的计算，从而大大减少训练所需时间，这就是反向传播算法。可以说反向传播算法只是链

touch丶·2020-07-07 20:13

动手写一个神经网络代码（附Backpropagation Algorithm代码分解）

先上MichalDaniel(传送门)的代码。类Network有六个成员函数，其中SGD、update_mini_batch、backprop负责计算每echo的残差、W和b偏导数、W和b的更新。feedforward、evaluation负责计算前向传导的值，可用于计算每echo训练集和验证集的error。cost_derivative计算网络最后一层的残差。####Libraries#Stan

Kevin_1992·2020-07-07 12:59

机器学习方法体系汇总

转自“机器学习算法与Python学习”公众号监督学习Supervisedlearning人工神经网络Artificialneuralnetwork自动编码器Autoencoder反向传播Backpropagation

Fying2016·2020-07-07 07:58

深度学习中的Matrix Calculus (1)： Jacobian And Chain Rule

在深度学习里边，一个最重要的过程是BackPropagation，也就是计算梯度用于做梯度下降优化。

asasasaababab·2020-07-07 03:30

神经网络算法

代价函数CostFunction后向传递Backpropagation正则化Regularization代码实现function[Jgrad]=nnCostFunction(nn_params,...input_layer_size

JaiUnChat·2020-07-06 22:55

反向传播算法（过程及公式推导）

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

__鸿·2020-07-06 18:28

反向传播算法(Backpropagation)----Gradient Descent的推导过程

BP算法是适用于多层神经网络的一种算法，它是建立在梯度下降法的基础上的。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimiseLossFunction。目录1.定义LossFunction2.GradientDescent3.求偏微分4.反向传播5.总结给出多层神经网络的示意图：1.定义LossFunction假设有一组数据样本x1x^{1}x1，x2x^{2}x2，…，每一个x都有很多个特征，输入x，

Cyril_KI·2020-07-06 15:33

卷积神经网络CNN的前向和后向传播（一）

ForwardAndBackpropagationinConvolutionalNeuralNetwork地址：https://medium.com/@2017csm1006/forward-and-backpropagation-in-convolutional-neural-network

rosqin·2020-07-06 03:07

神经网络与TensorFlow相关知识

目录一.全连接的BP神经网络1.BP(backpropagation反传播)神经网络2.全连接神经网络2.1全连接神经网络的原理2.1.1内部运算逻辑2.1.2.反向传播2.1.3为了让Loss最小，求解出最佳的

kww_·2020-07-05 07:30

pytorch入门（三）—— 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、RBF（RadialBasisFunction）网络等。

资深糖分大叔·2020-07-04 17:59

机器学习算法python实现【2】--ForwardPass&BackPropagation

我们前面已经谈到，在构建一个网络时，主要的思路可以分为两部分：Loop:{前向传播——计算结果，得到loss_function反向传播——逐层计算梯度，调整参数数值}untilconvergence今天我们来添加构建网络的最后一块砖石：前向和反向传播算法实现之前我们讲过了梯度下降，是一种优化方法，用它来优化损失函数。至于损失函数的选择，各种教程都有说明.....不管是cross_entropy,S

SkyOrca_UCAS·2020-07-04 08:22

直播连麦贾扬清，谈谈他所理解的四大 AI 落地问题 | 攻“疫”技术公开课

1980年代，人工神经网络的反向传播算法（也叫BackPropagation算法或者BP算法）的出现让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习出统计规律，从而对未知事件做预测，这掀起了一轮基于统计模型的机器学习热潮

CSDN云计算·2020-07-04 05:19

基于TENSORFLOW的手写数字识别

实验结果1．引言随着人工智能的发展，人工智能已经广泛应用到各个领域，以Tensorflow框架为深度学习工具的应用已经相当广泛，卷积神经网络是一类包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络，采用反向传播(BackPropagation

破黑·2020-07-02 18:21

机器学习——BP神经网络算法

1、背景以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同的版本，最著名的算法是1980年的backpropagation2、多层向前神经网络（MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork

loveliuzz·2020-07-02 09:59

Pytorch实现一个用于学习正态分布的GAN网络

研究显示：给定充分的建模能力，两个博弈模型能够通过简单的反向传播（backpropagation）来协同训练。这两个模型的角色定位十分鲜明。给定真实数据集R，G是生成器（gener

lizzy05·2020-07-02 09:14

cs224n学习笔记L4: Backpropagation and computation graphs

文章目录课堂安排一、反向传播·续1.1∂s∂W\frac{\partials}{\partialW}∂W∂s的计算推导1.2梯度推导温馨提示1.3输入x的偏导1.4下游任务更新词向量存在的风险二、计算图及其反向传播2.1计算图的概念2.2一个简单地计算实例2.3分支网络的处理2.5高效计算：每个局部误差信号仅计算一遍2.6更复杂的计算图三、神经网络代码实现及相关框架3.1自动求导3.2计算图的代码

geek_hch·2020-07-02 00:10

BP神经网络（BPNN）

BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（BackPropagation）传播方式进行。

cufewxy2018·2020-07-01 21:25

Weka BP神经网络（Neural Networks）

WekaBP神经网络（NeuralNetworks）分析(2011-04-1711:36:12)标签：weka神经网络使用分析分类：算法分析(AAA)Weka神经网络分析常用的神经网络就是向前反馈的BP(BackPropagation

chenweishaoxing·2020-07-01 20:07

机器学习——BP神经网络

BP(backpropagation)神经网络是非线性不确定性数学模型，是一种具有连续传递函数的多层前馈人工神经网络，训练方式是误差反向传播算法(BP算法)，并以均方误差最小化为目标不断修改网络的权值和阈值

Panpan Wei·2020-07-01 02:07

BP神经网络之BP算法手写推导

BP（BackPropagation）神经网络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。

点滴成海~·2020-06-30 17:51

花书+吴恩达深度学习（四）多分类 softmax

我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）花书+吴恩达深度学习（二）非线性激活函数（ReLU,maxout,sigmoid,tanh）花书+吴恩达深度学习（三）反向传播算法BackPropagation

zhq9695·2020-06-30 17:35

机器学习之BP神经网络以及 tensorflow 实现

BP（BackPropagation）神经网络简介：先介绍一下神经元，在生物神经网络中，每个神经元与其它神经元相连，当一个神经元“兴奋”时，就会通过穿出神经向其它神经元发送化学物质，其它神经元会通过穿人神经接受信息然后再传递至神经中枢处理信息

Glory_g·2020-06-30 15:21

Geoffrey Hinton：放弃反向传播，我们的人工智能需要重头再来

近几年来，这篇论文中点BackPropagation成为了人工智能在今天得以飞速发展的关键点。

zchang81·2020-06-30 12:29

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