backpropagation

小白也能看懂的BP反向传播算法之Towards-Backpropagation

本文相关代码可以从Backpropagation下载想要理解backpropagation反向传播算法，就必须先理解微分！
六尺帐篷·2018-01-26 13:07

pytorch 多GPU训练

时间：2018年1月19pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，backpropagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。
库页·2018-01-25 10:09

深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（4.1）：反向传播（Backpropagation）

在学习深度学习的过程中，我们常用的一种优化参数的方法就是梯度下降法，而一般情况下，我们搭建的神经网络的结构是：输入→权重矩阵→损失函数。如下图所示。而在给定输入的情况下，为了使我们的损失函数值达到最小，我们就需要调节权重矩阵，使之满足条件，于是，就有了本文现在要介绍的深度学习中的一个核心方法——反向传播。光听名字可能不太好理解，下面我们用一个简单的例子来讲解反向传播是如何工作的（了解高数中求导的链
ZeroZone零域·2018-01-11 15:28

台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation

台大李宏毅MachineLearning2017Fall学习笔记(8)Backpropagation当网络结构很复杂时，会有大量的参数。∇L(θ)是百万维的向量。
Allenlzcoder·2018-01-09 15:31

反向传播算法理解与记录

反向传播(Backpropagation，BP)是用于最小化多层神经网络或深度神经网络中代价函数的神经网络术语。
Blateyang·2017-12-29 15:22

deeplearning.ai课程知识点整理

NeuralNetworksandDeepLearningIntroductiontodeeplearningNeuralNetworksBasicsLogisticRegressionasaNeuralNetworkComputationgraph神经网络的计算过程由正向传播（forwardpropagation）来进行前向计算来计算神经网络的输出以及反向传播（backpropagation
mikelkl·2017-12-29 10:11

C语言实现的BP神经网络算法(1)-BPANN原理

5.4BP神经网络的基本原理BP（BackPropagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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
dkmoggy·2017-12-19 10:47

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。
bitcarmanlee·2017-12-16 11:23

python实现BackPropagation算法

实现神经网络的权重和偏置更新，很重要的一部就是使用BackPropagation（反向传播）算法。
芳草碧连天lc·2017-12-14 10:40

BP算法从原理到python实现

BP算法从原理到实践Backpropagation算法的python实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻
KenXuZW·2017-12-12 17:16

神经网络BP算法及其Caffe实现

大名鼎鼎的BackPropagation算法，是如今神经网络/深度学习的基础优化算法。
buldajs_zju·2017-12-11 05:46

【数据极客】Week2_逻辑回归_Tensorflow基础介绍

本文目录本文目录推荐内容学习思考问题1backpropagation算法原理理解2sigmoid函数tanh函数和ReLU函数的区别以及各自的优缺点对应的tf函数是3softmax和cross_entropy
zxca368·2017-12-10 10:46

[翻译4.7 ]Gradient descent and backpropagation

PS:翻译来源：http://shop.oreilly.com/product/9781939902351.do欠了5天的翻译，今天来还债来了,这是第一篇////////第一篇///////////梯度下降和反向传播关于基本的机器学习章节，我们一直没有解释我们在使用的学习算法的工作原理。梯度下降是一个能够找到函数最小值的算法。注意，我们将学习定义为通过一定量的训练步骤，对模型参数的改进（impro
斐波那契的数字·2017-12-09 03:58

深度学习中的英文专有名词

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
Aimer_Chen·2017-12-08 20:25

深度学习之Backpropagation算法（二）

上一篇讲了一些基本概念，这里继续讲feedforward网络学习的基本过程。所谓学习，其实是先准备好训练数据（以及测试数据），然后反复对训练数据进行计算并同预期的结果比较，然后在适当地时刻调整参数。训练是分很多次的，每一次称为一个epoch。一个epoch会用到所有的训练数据。每个epoch中，会对数据随机分组，每个小组成为minibatch。对于一个minibatch，每个数据计算完之后，都会求
EagleChan·2017-12-06 07:49

BP神经网络简单流程

BP(BackPropagation)神经网络是一种具有三层或者三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都由连接
SethChai·2017-12-01 09:29

【通俗讲解】BP神经网络

参考文章：http://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764DavidRumelhart和J.McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP（Backpropagation
guomutian911·2017-11-26 09:25

神经网络——BP算法

BP(BackPropagation，后向传播)算法，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。
goodshot·2017-10-21 20:16

Tensorflow基础：神经网络优化算法

Tensorflow基础：神经网络优化算法本文主要介绍如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。
蚊子爱牛牛·2017-10-11 09:24

机器学习专业名词中英文对照

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
夏洛的网·2017-09-29 09:15

机器学习笔记019 | 反向传播算法与神经网络的梯度

但首先我要先计算出它的梯度，也就是对代价函数J(θ)求导:这里，我们要介绍一种反向传播（BackPropagation）算法。
止一之路·2017-09-26 08:54

RNN-循环神经网络-02Tensorflow中的实现

https://r2rt.com/recurrent-neural-networks-in-tensorflow-i.htmlhttps://r2rt.com/styles-of-truncated-backpropagation.html
Omni-Space·2017-09-21 14:33

机器学习笔记——Neural Network

多层神经网络中常用的优化参数算法，backpropagation/反向传播算法。
阿卡蒂奥·2017-09-20 14:38

神经网络中的反向传播算法推导

引言反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络最常用且最有效的算法。
以道御术·2017-09-09 21:24

Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)

Introduction论文作者希望网络学习由discriminativeness（分歧，应该是sourcedomain和targetdomain的区别吧）和domain-invariance组合起来的隐藏特征（underlyingfeature）通过同时优化以下两个discriminativeclassifiers来实现labelpredictor预测分类标签（训练与测试的时候）domaincl
MataFela·2017-09-06 20:57

Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation(2015)

Introduction论文作者希望网络学习由discriminativeness（分歧，应该是sourcedomain和targetdomain的区别吧）和domain-invariance组合起来的隐藏特征（underlyingfeature）通过同时优化以下两个discriminativeclassifiers来实现labelpredictor预测分类标签（训练与测试的时候）domaincl
MataFela·2017-09-06 20:57

一文搞懂反向传播算法

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。
张小磊啊·2017-08-31 11:33

深度学习(一):激活函数、反向传播和学习率

/Logistic3.Binary4.Tanh5.Softplus6.softmax7.Maxout8.LeakyReLU,PReLU,RReLU,ELU,SELU,andothers.二、反向传播(Backpropagation
听说你爱吃芒果·2017-08-28 11:37

深入浅出|深度学习算法之BP神经网络 详细公式推导

BP(backpropagation)神经网络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。神经元模型神经网络中最基本的单元是神经元模型（neuron）。
weifenglin1997·2017-08-26 22:34

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。
CopperDong·2017-08-22 15:14

神经网络NN简单理解以及算法

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
_Magic·2017-08-15 16:42

BP神经网络代码示例

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，是目前应用最广泛的神经网络
lsec小陆·2017-08-13 21:17

Backpropagation 算法的推导与直观图解

文章分三个部分：第一部分给出一个简单的神经网络模型和Backpropagation（以下简称BP）算法的具体流程。
文之·2017-08-06 20:00

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，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
清风予你·2017-07-26 16:37

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，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
Zimri·2017-07-10 21:22

BP神经网络

反向传播算法又称BP算法（BackPropagation）   使用sigmoid函数(这是一个激励函数，对于不同的情况可以使用不同的激励函数，为了讲解方便，这里就采用这个激励函数来说明问题，其他的激励函数可以参考
UESTC_C2_403·2017-07-10 00:00

BP算法双向传_链式求导最缠绵（深度学习入门系列之八） Docker

摘要：说到BP(BackPropagation)算法，人们通常强调的是反向传播，其实它是一个双向算法：正向传播输入信号，反向传播误差信息。
暖夏未眠丶·2017-06-26 17:15

BP算法双向传_链式求导最缠绵（深度学习入门系列之八）

摘要：说到BP(BackPropagation)算法，人们通常强调的是反向传播，其实它是一个双向算法：正向传播输入信号，反向传播误差信息。
weixin_34040079·2017-06-26 14:00

深度学习（07）_RNN-循环神经网络-02-Tensorflow中的实现

https://r2rt.com/recurrent-neural-networks-in-tensorflow-i.htmlhttps://r2rt.com/styles-of-truncated-backpropagation.html
莫失莫忘Lawlite·2017-06-19 16:43

【译文】11行Python代码实现的神经网络

原文地址：ANeuralNetworkin11linesofPython(Part1)BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出
zgljl2012·2017-06-04 22:14

反向传播(BPTT)与循环神经网络(RNN)文本预测

与循环神经网络(RNN)文本预测BPTT与RNN文本预测参考博客：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients
FlyingLittlePig·2017-05-10 22:24

Back Propagation后向传播算法 Python实现

BackPropagation后向传播算法Python实现后向传播算法用来自动调节神经网络的参数，本次实现代码完全参照BackPropagation的讲解选取sklearn.datasets的moon数据集的前
Maggie张张·2017-05-09 18:30

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。
康河水草·2017-05-06 16:42

如何理解反向传播算法（backpropagation）

两个假设为了计算∂C/∂w需要对costfunction的形式做两个假设，costfunction可以被写为C=1n∑xCx，这样做是因为backpropagation实际上是计算每个样本的偏导数，然后再把
PKU_Jade·2017-05-04 21:38

反向传递算法最简单的理解与提高，BP算法，Backpropagation, 自己的心得。

本文为原创文章转载必须注明本文出处以及附上本文地址超链接以及博主博客地址：http://blog.csdn.NET/qq_20259459和作者邮箱（[email protected]）。（如果喜欢本文，欢迎大家关注我的博客或者动手点个赞，对文章有建议和想法的欢迎邮件联系我，如有问题需要帮助欢迎留下评论我会及时给出答复）在开始本文之前我想先介绍几个易混淆的定义：监督学习：在Objective
JINWEI93·2017-05-04 17:46

机器学习基础——BP算法

一、BP神经网络的基本原理BP（BackPropagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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
sooner高·2017-04-29 06:32

自动微分(Automatic Differentiation)简介

在此之前，机器学习社区中很少发挥这个利器，一般都是用Backpropagation进行梯度求解，然后进行SGD等进行优化更新。
Carl-Xie·2017-04-18 15:14

[机器学习]机器学习笔记整理10- 神经网络算法

1.背景以人脑中的神经网络为启发,前者加生物神经网络,最著名的算法是1980年的backpropagation2多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)
BaiHuaXiu123·2017-04-09 16:00

卷积神经网络（三）

甚深卷积神经网络 1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（BackPropagation，BP）算法[1]（也有说1986年的，指的是他们另一篇paper：Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
NSDL·2017-03-15 11:01

backpropagation，intuitions

SimpleexpressionsinterpretingthegradientCompoundexpressionschainruleIntuitiveunderstandingofbackpropagationModularitySigmoidexampleBackpropinpracticeStagedcomputationPatternsinbackwardflowGradientsfor
qq_35085277·2017-03-12 23:32
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