backpropagation 第17页

[整理] BP神经网络讲解——最好的版本

DavidRumelhart和J.McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP（Backpropagation）学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差

东皇Amrzs·2017-02-28 23:34

深度学习笔记（1）——神经网络(neural network)

关于神经网络需要做到以下几点：了解神经网络的线性结构，了解非线性激活函数，掌握参数训练的反向传播算法(BP,backpropagation)，了解多层神经网路的梯度弥散问题。

迷川浩浩_ZJU·2017-02-20 22:55

反向传播算法（BackPropagation，BP）

在一个多层的神经网络中，反向传播算法就是不断的学习这个网络的权值和偏值，采用梯度下降法使得该神经网络的输出值与真实的目标值之间的误差最小。1，那么为什么更新权值和偏值可以使得代价函数最小化呢？2，以及如何更新权值和偏值呢？由于该算法使用了很多的符号，这里需要解释一下各个符号的意义。表示第层的第k个神经元到第层的第j个神经元连线上的权值，如下图给出了⽹络中第⼆层的第四个神经元到第三层的第⼆个神经元的

hearthougan·2017-02-20 11:00

停下来思考下神经网络

前面介绍了一个简单的神经网络，用来解决了一个非常简单的模型，文章链接输入1输入2输入3输出0010011110111110那本节主要是对神经网络的一点思考1.优化在神经网络中backpropagation

超级个体颛顼·2017-02-07 17:40

Backpropagation

Source:https://en.wikipedia.org/wiki/BackpropagationBackpropagationFromWikipedia,thefreeencyclopediaThisarticleisaboutthecomputeralgorithm.Forthebiologicalprocess,seeNeuralbackpropagation.Backpropagat

Omni-Space·2017-01-27 08:29

用笔一步步演示人工神经网络的反向传播算法——Jinkey 翻译

背景反向传播训练（Backpropagation）一个神经网络是一种常见的方法。网上并不缺少介绍反向传播是如何工作的论文。但很少包括一个用实际数字的例子。

JinkeyAI·2017-01-23 22:11

深度学习之BP神经网络

深度学习之BP神经网络BP（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。

lanmengyiyu·2017-01-03 20:17

backpropagation反向传播算法

反向传播算法是神经网络求各节点梯度并更新参数矩阵的核心算法，具有十分重要的意义，可以说没有backpropagation就没有神经网络和深度学习。

starxhong·2016-12-19 22:43

3.3 BP算法推导（绝对详细）

BackPropagation算法上述符号已经说明完了，切入正题：接下来就是BP的四个关键四个公式了：四个方程定义了BP过程。伪代码应用公式和推导的四个核心公式对应看一下。

疯子_Zhang·2016-12-09 20:48

最简单的全连接神经网络实现

#coding:utf-8importnumpyasnp#https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation#http://galaxy.agh.edu.pl/~

guotong1988·2016-11-25 10:44

RNN学习不到长距离信息& LSTM学习到长距离信息

RNN推导参考：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients

BYR_jiandong·2016-11-24 22:16

深度学习损失函数

在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：1、信息流forwardpropagation，直到输出端；2、定义损失函数L(x,y|theta)；3、误差信号backpropagation

Yaphat·2016-11-17 14:16

最大似然损失和交叉熵损失函数的联系

在利用深度学习模型解决有监督问题时，比如分类、回归、去噪等，我们一般的思路如下：信息流forwardpropagation，直到输出端；定义损失函数L(x,y|theta)；误差信号backpropagation

diligent_321·2016-11-10 14:47

神经网络和深度学习（二）——BP(Backpropagation Algorithm, 反向传播算法)

上一周主要看了NeuralNetworksandDeepLearning网上在线课程的第二章的内容和斯坦福大学《机器学习》的公开课，学习了BP(BackPropagationAlgorithm,反向传播算法)。现在总结如下：只要使用神经网络就会用到BP算法，反向传播算法可以用来学习神经网络的权值，仍然采用梯度下降算法，以最小化网络的实际输出与目标输出之间的平方误差为目标。BP算法的目标是在神经网络

Michael_liangliang·2016-11-07 09:58

神经网络的类型

1BP神经网络BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。

杨航JAVA·2016-11-06 09:08

基于BP神经网络的数据分类

BP（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。

学战到底·2016-10-27 20:37

神经网络三：浅析神经网络backpropagation算法中的代价函数

在博客神经网络一：介绍，示例，代码中，BackpropagationAlgorithm中用到了代价函数：该代价函数是否是最好的?其有没有自身的局限性?还有其他的代价函数吗，有何特点？本文将针对这些问题进行分析。具体的分析是借鉴麦子学院的相关课程中的内容。1代价函数(二次cost)假设有一个神经网络模型：该模型很简单，只有一个输入，一个神经元，一个输出。假设输入值x=1,真实输出值y=0。初始w=0

Bixiwen_liu·2016-10-25 14:45

神经网络二：浅谈反向传播算法（backpropagation algorithm）为什么会很快

在上一个博客神经网络一：介绍，示例，代码中，介绍了神经网络的基本算法BackpropagationAlgorithm，该算法有很多优点，具体的可自行查阅其他资料或博客，本文主要针对BackpropagationAlgorithm中运行速度快的特点进行浅谈。假设我们有一个固定样本集，它包含个样例。具体来讲，对于单个样例，其代价函数为：我们最后用得到：，最后计算出：。为什么我们不能直接根据偏

Bixiwen_liu·2016-10-25 13:35

[rnn]BPTT_梯度消失/爆炸问题

http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients

三枚目·2016-10-18 14:16

卷积神经网络全面解析

卷积神经网络（CNN）概述从多层感知器（MLP）说起感知器多层感知器输入层-隐层隐层-输出层BackPropagation存在的问题从MLP到CNNCNN的前世今生CNN的预测过程卷积下采样光栅化多层感知器预测

FishBear_move_on·2016-10-12 11:23

DeepLearning:四、BP神经网络

BP（BackPropagation）神经网络是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

好记性不如烂笔记·2016-08-25 08:30

DeepLearning:四、BP神经网络

BP（BackPropagation）神经网络是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

好记性不如烂笔记·2016-08-25 08:30

【机器学习】神经网络（二）——反向传播算法

本文就会介绍神经网络的学习算法——反向传播算法（BackPropagation,BP）。一、反向传播算法反向传播算法是目前用来训练人工神经网络的最常用且最有效的算法。

Feiyang_Lee·2016-08-22 21:07

BackPropagation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。

xueli1991·2016-08-17 22:06

深度学习的背景

一、背景1.浅层学习1980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，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。

ailishuai·2016-07-25 15:30

CV/ML/DL关键词汇中英文对照

全联通网络FullConnectedNetworks稀疏编码SparseAutoencoder前向输送Feedforward反向传播Backpropagation部分联通网络LocallyConnectedNetworks

lanxueCC·2016-07-20 08:00

BP神经网络的理解

BP神经网络的理解【文章转至】http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.htmlBP神经网络中的BP为BackPropagation的简写，

pan_jinquan·2016-07-19 17:36

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

Charlotte77·2016-06-30 16:00

机器学习: 神经网络中的Error函数

而输出的预测值与实际的目标值总是存在一定偏差的，一般利用这种偏差建立error函数，再利用backpropagation来训练神经网络。

shinian1987·2016-06-17 16:00

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（二十）--BP算法

1.引言在无法像线性感知器一样利用梯度下降学习参数这一问题阻碍了MLP长达25年后的一天，有人给出了一种有效的求解这些参数的方法，就是大名鼎鼎的反向传播算法（BackPropagation），简称为我们熟知的

eternity1118_·2016-06-12 12:36

cs231n 卷积神经网络与计算机视觉 4 Backpropagation 详解反向传播

反向传播backpropagation是递归（recursive）调用求导链式法则（chainrule）来求导的过程，对他的理解对于神经网络的应用很重要。

bea_tree·2016-05-25 22:00

BP神经网络

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。

qunxingvip·2016-05-23 22:00

Coursera机器学习-第五周-Neural Network BackPropagation

CostFunctionandBackpropagationCostFunction假设有样本m个。x(m)表示第m个样本输入，y(m)表示第m个样本输出，L表示网络的层数，sl表示在l层下，神经单元的总个数（不包括偏置biasunits），SL表示输出单元的个数当遇到二分问题时，SL=1，y=0or1，遇到K分类问题时，SL=K，yi=1例如遇到5分类问题时，输出并不是y=1,y=2,...y=

豆芽炒粉丝·2016-05-22 22:14

Coursera机器学习-第五周-Neural Network BackPropagation

CostFunctionandBackpropagationCostFunction假设有样本m个。x(m)表示第m个样本输入，y(m)表示第m个样本输出，L表示网络的层数，sl表示在l层下，神经单元的总个数（不包括偏置biasunits），SL表示输出单元的个数当遇到二分问题时，SL=1，y=0or1，遇到K分类问题时，SL=K，yi=1例如遇到5分类问题时，输出并不是y=1,y=2,...y=

dingchenxixi·2016-05-22 22:00

机器学习笔记07：神经网络的反向传播(Backpropagation)

——–本文中除了在图片下方标记了出处的图片，均为原创，转载请注明出处——–上一篇文章《机器学习笔记06：神经网络的表示(NeuralNetworks-Representation)》大概描述了神经网络的起源、结构、表示、工作方法及一些应用。今天这篇文章对应Coursera上的Stanford机器学习课程的week05。主要的内容是神经网络的学习，包括梯度下降、反向传播等。1.误差函数(CostFu

Artprog·2016-05-20 15:49

bp神经网络原理及代码

Contents 1.BP神经网络的认识 2.隐含层的选取 3.正向传递子过程 4.反向传递子过程 5.BP神经网络的注意点 6.BP神经网络的C++实现 1.BP神经网络的认识 BP（BackPropagation

qqh19910525·2016-05-14 15:00

机器学习中使用的神经网络第四讲笔记

GeofferyHinton教授的NeuronNetworksforMachineLearning的第四讲主要介绍如何使用backpropagation算法来学习到词汇的特征表示。

MajorDong100·2016-05-08 10:00

Backpropagation, Intuitions

原文地址：http://cs231n.github.io/optimization-2/################################################################内容列表：１．介绍２．简单表达式，解释梯度３．复合表达式，链式法则，反向传播４．反向传播的直观理解５．模块化：Sigmoid案例６．实际应用反向传播：分段计算７．逆向流模式（Patte

u012005313·2016-05-06 13:00

BP神经网络的实例一则

，博客翻译员又翻译了一篇比较简单的计算过程示例，链接如下：https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

xuejingwuhua·2016-05-05 23:00

如何直观的解释back propagation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。要回答题主这个问题“如何直观的解

凌风探梅·2016-05-05 16:03

机器学习中使用神经网络第三讲笔记

GeoffreyHinton教授的NeuronNetworksforMachineLearning的第三讲主要介绍了线性/逻辑神经网络和BackPropagation，下面是整理的笔记。

MajorDong100·2016-05-05 11:00

认识神经网络

Contents 1.BP神经网络的认识 2.隐含层的选取 3.正向传递子过程 4.反向传递子过程 5.BP神经网络的注意点 6.BP神经网络的C++实现1.BP神经网络的认识 BP（BackPropagation

wyatt007·2016-04-28 09:00

机器学习——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

夜空骑士·2016-04-26 19:46

机器学习——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

NIeson2012·2016-04-26 19:00

Machine Learning - Neural Networks Learning: Backpropagation in Practice

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek5,NeuralNetworksLearning.ThisarticlecontainssometopicabouthowtoapplyBackpropagati

iracer·2016-04-23 21:00

Machine Learning - Neural Networks Learning: Cost Function and Backpropagation

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek5,NeuralNetworksLearning.ThisarticlecontainssometopicaboutCostFunctionandBackprop

iracer·2016-04-23 20:00

Stanford机器学习笔记-5.神经网络Neural Networks (part two)

5 NeuralNetworks(parttwo)content:5 NeuralNetworks(parttwo)5.1costfunction5.2BackPropagation5.3神经网络总结

qq_26898461·2016-04-22 16:00

UFLDL 笔记 02 Backpropagation Algorithm

BackpropagationAlgorithm反向传导算法建立损失函数首先要明确，神经网络的训练就是寻找最佳的权重W和偏置项b的过程，单个样本的求解的目标函数，也就是损失函数为：如果有多个样本，那么就是将多个损失函数求和，通常为了防止过拟合要加入规则化项（权重衰减项），公式如下：为什么这样会防止过拟合呢？将w单独列出，如果其惩罚因子越大那么它的值就会越小，试想一下，如果在二维平面中，斜率减小，是

bea_tree·2016-04-17 21:00

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通俗语言描述人工神经网络，反向传播算法，卷积神经网络－－人工神经网络关键词：ArtificialNeuralNetworks，ANN、NeuralNetworks，NN、BackPropagation，

TaylorHere·2016-04-04 22:00

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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。

u014313009·2016-04-01 21:00

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