backpropagation

LSTM RNN

RNN是很难被训练的，训练的时候也使用BackPropagation，所以这也存在着梯度消失的问题，而且这个梯度消失的问题会是指数级别的。原因就是，RNN的每个时间点，就
重新出发_砥砺前行·2020-03-17 17:17

2018-11-21 Backpropagation-反向传播算法

1.1为什么要用Backpropagation在神经网络中求解最优模型参数，使用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。
昊昊先生·2020-03-08 12:54

神经网络文章索引

神经网络结构-神经元与激活值神经网络算法-梯度下降GradientDescent神经网络算法-反向传播BackPropagation完让知识变得简单如果您发现文章错误，请不吝留言指正；如
zhyuzh3d·2020-03-02 06:47

深度学习中的Logistic Regression 2---简单神经网络的反向传播推导

为什么要关注反向传播(BackPropagation)计算其实单节点的神经网络也就是LogisticRegression。
AlexanderGreat·2020-02-27 03:14

神经网络算法(Nerual Networks)

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backpropagation2.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork
foochane·2020-02-13 20:58

多层神经网络，从零开始——（三）、BP神经网络公式的详细推导

BP（BackPropagation）神经网络一般是指使用反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。
忆霜晨·2020-02-11 05:24

[NL系列] 计算图的微积分——反向传播

基本上是翻译自CalculusonComputationalGraphs:Backpropagation。
ToeKnee·2020-02-10 07:12

反向传播

反向传播（英語：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
zhouycoriginal·2020-02-07 14:37

计算图演算：反向传播

原文在这里：CalculusonComputationalGraphs:Backpropagation。介绍反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。
作死少女88·2020-02-06 02:51

神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）

反向传播算法详细推导反向传播（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（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
jsfantasy·2020-01-10 17:00

神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）

反向传播算法详细推导反向传播（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（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
jsfantasy·2020-01-10 17:00

神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导

反向传播算法详细推导反向传播（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（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
jsfantasy·2020-01-09 17:04

AI学习笔记

理论NeuralNetworksandDeepLearningDeepLearning-AnMITPressbook神经网络和深度学习(翻译)入门教程1.一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
韩拓·2020-01-06 19:58

学习笔记 — 神经网络和深度学习（ng）_第三周

请点击这里内容概要：四种常用的激活函数、导数，以及为什么需要非线性激活函数神经元模型参数随机初始化，为什么不能将所有参数初始化为0单隐层神经网络简介分步骤实现单隐层神经网络（forwardpropagation&backpropagation
binzeng·2020-01-05 23:19

机器学习英语词汇--5

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
der360_com·2019-12-31 03:07

ML4 - 深度学习 Deep Learning

7.Backpropagation反向传播算法
Sherry_Shen·2019-12-30 11:25

深度学习之Backpropagation算法（一）

其实我本来是不打算学这个算法的。虽然这个算法很基础，但是跟数学太紧密了，满屏的公式让我有种欲哭无泪的感觉。可是，每次看到深度学习一些新技术的时候，这个算法（或者其变体）总要跳出来干扰我的理解。就跟隔壁老王一样，你不摸清楚他的来龙去脉，总感觉心里不踏实。我能怎么办？我也很绝望啊！在饱受其困扰之后，我决定一探究竟，自己实现以下该算法，顺便学习以下python以及NumPy。这代码一写，好家伙，我发现之
EagleChan·2019-12-29 19:05

DL概念

浅层学习是机器学习的第一次浪潮20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫BackPropagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统
爱吃泡芙的笑笑·2019-12-28 03:36

为什么深度学习预处理图片需要减去均值？

首先如果输入层很大，在backpropagation时传递到输入层的梯度就会很大，如下式：梯度会乘上输入层x1我们知
core!·2019-12-19 16:00

神经网络算法-反向传播BackPropagation

神经网络文章索引准备工作前面两篇介绍了神经网络的结构，神经网络包括一个输入层，多个隐藏层，一个输出层，神经元就是存储的激活值：神经网络包括一个输入层，多个隐藏层，一个输出层还介绍了每个神经元激活值的算法，神经元激活值是前一层每个神经元乘以权重再求和，然后加偏置，再Sigmoid：神经元激活值是前一层所有神经元乘以权重再求和，然后加偏置，再Sigmoid以及每次尝试为神经网络设置13002个权重激活
zhyuzh3d·2019-12-16 15:17

李宏毅机器学习入门学习笔记（七） Backpropagation

@[toc]文章说明反向传播（Backpropagation）算法是怎么让神经网络（neuralnetwork）变的有效率的。
Spareribs·2019-12-15 15:45

卷积神经网络(简单)

1.反向传播BP反向传播（Backpropagation）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法，用来训练人工神经网络的常见方法。
Curry秀·2019-12-10 20:00

Back propagation算法推导

学习backpropagation时（参见[1]），对具体的数学公式的推导存在疑惑。求助于万能的网友，发现在[2]上有对backpropagation的具体推导。
叁镜头正反打·2019-12-07 09:48

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。
阿里云云栖社区·2019-12-01 11:41

机器学习中梯度下降法原理及用其解决线性回归问题的C语言实现

GradientDescent）前先看看利用梯度下降法进行监督学习（例如分类、回归等）的一般步骤：1，定义损失函数（LossFunction）2，信息流forwardpropagation，直到输出端3，误差信号backpropagation
davidtym·2019-10-18 08:00

CNN反向传播更新权值

背景反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一，网上有许多文章尝试解释反向传播是如何工作的，但是很少有包括真实数字的例子，这篇博文尝试通过离散的数据解释它是怎样工作的。
core!·2019-09-21 07:00

TBPTT算法——Truncated Backpropagation Through Time

一、介绍在训练循环神经网络RNN中，往往使用BPTT（BackpropagationThroughTime）更新参数。关于BPTT的详细原理可以参考https://www.cntofu.com/book/85/dl/rnn/bptt.md然而使用BPTT，对于单个参数的更新可能会带来很大的开销。例如对长度为1000的输入序列进行反向传播，其代价相当于1000层的神经网络进行前向后向传播。有两个方法
Answerlzd·2019-09-20 14:05

反向传播算法

原文链接：https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/7332347c-8073-4783-bfc1-1698a6257db反向传播（英语：Backpropagation
我是谁_谁是我·2019-09-17 14:49

backpropagation

一、BP算法由来其实，训练模型可以直接上梯度下降法，但是参数太多了，很难计算。为了效率，发明了BP算法！二、推导在学习模型参数的时候，可以分为两个阶段：forwardpass和backpass！根据输出函数的不同，Neuralnetwork可以做分类、回归、softclassification。为此，我们也有不同的损失函数。这里，简单起见，若我们做软分类任务，使用cross_entropy，记为L
极致 for 简单·2019-08-26 23:44

人工神经网络（3）-- 有导师学习

反向传播（BackPropagation）算法1、原理利用有导师学习算法训练神经网络的本质是一个最优化的过程，也就是要找到最优的权重（weights），使得网络的输出和预期的结果最接近（误差最小）。
Byte猫·2019-08-21 23:04

从线性回归开始到BP神经网络到CNN卷积神经网络，代码层面剖析

1.1CNN卷积神经网络原理1.1.1从BP神经网络开始BP（Backpropagation）神经网络,是一种典型的基于反向传播的神经网络。首先前向传播是比较容易的，其实就是多个线性的分类器的融合。
邓文尧·2019-07-31 14:03

为什么叫做反向传播

反向传播（BackPropagation）原：https://www.cnblogs.com/MrPan/p/9502869.html通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。
叫我AC·2019-07-23 10:18

反向传播 Backpropagation

前向计算：没啥好说的，一层一层套着算就完事了y=f(...f(Wlayer2Tf(Wlayer1Tx)))反向求导：链式法则单独看一个神经元的计算，z(就是logit）对wi的偏微分等于xi：再看多层的情况，z经过激活函数得到a，而a在下一层和w3、w4都进行了计算。所以C对z求偏微分的话，根据链式法则这两条参数的路径都要去找，且z'对a的偏微分等于w3，z''对a的偏微分等于w4：到这里重点来了
王朝君BITer·2019-07-16 17:00

深度学习机器学习面试问题准备

转自：http://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒
duanyajun987·2019-07-01 17:54

深度学习-六种权重初始化

因此如果所有的权重参数都为0，那么所有的神经元输出都是一样的，在backpropagation的时候向后传递的梯度也是一致的
idotc·2019-06-30 13:25

OpenCV神经网络ANN代码编译运行与解读（一）

BP神经网络原理可参考《置顶|2019书单》中机器学习入门部分：神经网络算法：（以后向传播神经网络为例：BackPropagation）分为一个输入层（神经元数量与特征向量维
皓月如我·2019-06-27 10:13

反向传播算法（BP）

这篇博文还是从基础算法入手，介绍一下BackPropagation（简称BP），主要分为两个部分：反向传播的基本原理和RNN的反向传播算法，最后给出代码实现。
MunCN·2019-06-24 21:05

神经网络的基础——Logistic回归中的反向传播算法及其推导

不得不佩服AndrewNg，大师就是大师，深入浅出，讲得太好了，虽然logistic回归的代价函数很简单，可以直接求梯度，但是logistic回归也可以用所谓的反向传播算法计算梯度，了解了logistic中的backpropagation
chosen1hyj·2019-06-21 20:59

TensorFlow精进之路（十一）：反向传播BP

1、概述全连接神经网络和卷积神经网络用的是反向传播（BackPropagation，BP），而卷积神经网络用的是随时间反向传播（BackPropagationThroughTime，BPTT），这一节先讲
MANY_L·2019-06-17 15:16

MATLAB手撕神经网络实现手写数字的识别——神经元介绍

首先简单详细介绍一下BP神经网络：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
等等登登-Ande·2019-06-04 20:28

深度学习(3)--反向传播算法

由上一节的内容中我们知道了随机梯度下降算法，我们通过下面两个公式来进行更新，最重要的就是对两个变量weights和biases的更新，我们通过backpropagation来计算偏导数。
九点前吃饭·2019-06-02 21:30

反向传播算法BackPropagation

本文内容摘自GitHub以及周志华《机器学习》、古德费洛《深度学习》一、概念在训练过程中，前向传播可以持续向前直到它产生一个标量代价函数。反向传播算法，简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。二、算法描述反向传播算法非常简单这里给出一个GitHub上用Python实现的BP算法，写的很清楚明白，获得了622个star，名列前茅BP算法Python实现源代码下面
azago·2019-05-21 17:07

反向传播

简介误差反向传播算法简称反向传播算法(BackPropagation)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。
transformer_WSZ·2019-05-18 22:54

反向传播

简介误差反向传播算法简称反向传播算法(BackPropagation)。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。
transformer_WSZ·2019-05-18 22:54

基于BP神经网络的回归预测

基本概念误差反向传播神经网络简称为BP(BackPropagation)网络，它是一种具有三层或三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成。
zzu_seu·2019-05-18 17:50

“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）

文章目录前言（扯犊子）定义算法讲解（耐心看）CASE1（图示讲解，看不太懂没关系，看第二组图）CASE2（具体计算举例，嫌麻烦的可直接看这个，强烈推荐！！！！！）References前言（扯犊子）自己学习机器学习，深度学习也有好长一段时间了，一直以来都想写点有价值的技术博客，以达到技术分享及记录自己成长的目的，奈何之前一直拖着，近来算是醒悟，打算以后不定时写一写博客，也算是作为自己不断学习，不断进
aift·2019-05-15 11:33

误差反向传播例子

转自https://blog.csdn.net/shaomingliang499/article/details/50587300#commentBox背景反向传播(Backpropagation)是训练神经网络最通用的方法之一
dange4·2019-04-27 21:26

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣
CoSineZxc·2019-04-20 21:21

反向传播(BackPropagation)与梯度下降(Gradient Descent)

梯度下降算法(GradientDescent)在机器学习的模型的训练阶段，对模型反复做的事情就是将训练样本通过模型计算出的结果与实际训练集的标签进行比对，用以修改模型中的参数，直至模型的计算结果与训练集中的结果一致。损失函数为了量化的表现出模型计算结果与实际的差距，因此引入了损失函数(Lossfunction)用以显示模型的准确率，不断修改模型参数使得损失函数的值降到最小输入：模型输出：模型的优劣
CoSineZxc·2019-04-20 21:21

（28）损失度Loss的计算方法

ForwardPropagation与BackPropagation是阴阳互动的过程，在计算过程中有了损失，有损失要看到这个损失，如果看见损失而
段智华·2019-04-12 08:31
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