backpropagation 第18页

笔记：unsupervised domain adaptation by backpropagation

这篇文章是结合对抗网络框架与深度学习技术解决domainadaptation应用的一个工作。具体而言，在这个框架中对三个部分进行训练：一个是featureextractor，这个是用于提取特征的，一般由卷积层与pooling层组成；另一个是labelclassifier，使用全连接层+逻辑斯蒂分类器；第三个在一般的分类器中不会出现，也就是和featureextractor构成对抗网络框架的分类器d

泡温水澡的青蛙·2016-03-30 22:57

笔记：unsupervised domain adaptation by backpropagation

这篇文章是结合对抗网络框架与深度学习技术解决domainadaptation应用的一个工作。具体而言，在这个框架中对三个部分进行训练：一个是featureextractor，这个是用于提取特征的，一般由卷积层与pooling层组成；另一个是labelclassifier，使用全连接层+逻辑斯蒂分类器；第三个在一般的分类器中不会出现，也就是和featureextractor构成对抗网络框架的分类器d

a1154761720·2016-03-30 22:00

BP神经网络

Contents1.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）

RunAtWorld·2016-03-01 17:44

BP神经网络求解异或问题(Python实现)

反向传播算法(BackPropagation)分二步进行，即正向传播和反向传播。这两个过程简述如下：1．正向传播输入的样本从输入层经过隐单元一层一层进行处理，传向输出层；在逐层处理的过程中。

冬木远景·2016-03-01 15:00

[神经网络]2.1-How the backpropagation algorithm works-Warm up: a fast matrix-based approach ...（翻译）

在本章，我将会阐述一个计算这个梯度的快速算法，称为反向传播（backpropagation）算法。

u010536377·2016-02-27 13:00

[神经网络]2.2/2.3-How the backpropagation algorithm works-The two assumptions we need...（翻译）

Thetwoassumptionsweneedaboutthecostfunction(2个关于成本函数的假设)反向传播的全局是计算网络的成本函数C关于权重w和偏差b的偏导数∂C/∂w和∂C/∂b。关于反向传播的工作，我们需要做2个主要的假设。在开始假设之前，在头脑中有一个成本函数的例子是有用的。我们将使用最后一张的二次成本函数（方程（6））。形式如下：C=12n∑x||y(x)−aL(x)||2

u010536377·2016-02-26 16:00

对backpropagation的理解记录

链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagationhttp:

brightming·2016-02-23 11:35

BP人工神经网络的C++实现

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。

zhoubl668·2016-02-15 19:00

【Stanford CNN课程笔记】4. 反向传播算法

1.引子在这一章中，我们将介绍backpropagation,也就是反向传播算法，理解这一过程对于学习神经网络很重要

Elaine_Bao·2016-02-15 13:51

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition——笔记1

主要教授如何解决关于imagerecognition的问题，学习算法（例如backpropagation），训练跟fine-tuning的trick等。

Chrls_Wang·2016-01-21 23:16

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition——笔记1

主要教授如何解决关于imagerecognition的问题，学习算法（例如backpropagation），训练跟fine-tuning的trick等。

Chrls_Wang·2016-01-21 23:16

神经网络学习之 BP神经网络

本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(BackPropagation)神经网络。概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCel

SuPhoebe·2015-11-30 21:56

神经网络学习之 BP神经网络

本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(BackPropagation)神经网络。概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCel

u013007900·2015-11-30 21:00

BP神经网络——使用L2 进行regularization

通过这篇文章，我们会看到，在原有框架，神经网络拓扑结构（topology）、计算流程（backpropagation）的基础上，添加进新的数学工具，进行改进时，并不需要对框架对基本结构的大动，只需简单的小幅微调

lanchunhui·2015-11-30 10:00

BP神经网络——从二次代价函数（Quadratic cost）到交叉熵（cross-entropy cost）代价函数

通过下文的阐述我们可以获得以下信息：反向传播（backpropagation）算法是一个计算框架（或者计算流程）既然是一个计算框架，便与代价函数的具体形式（无论是二次代价还是交叉熵代价函数，只要能将预测的误差映射为一个标量

lanchunhui·2015-11-28 18:00

deep learning(1)BP神经网络原理与练习

具体原理参考如下讲义： 1、神经网络 2、反向传导 3、梯度检验与高级优化看完材料1和2就可以梳理清楚bp神经网络的基本工作原理，下面通过一个C语言实现的程序来练习这个算法 1 //Backpropagation

·2015-11-11 17:05

反向传播（Backpropagation）算法的数学原理

准备本文不是一篇引导读者入门的科普文。读者至少需要对人工神经网络有概念性的理解，并且熟悉偏导数。这是一个简单的人工神经网络，分为输入层，隐藏层和输出层。输入层以原始数据x作为本层向下一层的输出，即a(1)；隐藏层将 a(1) 中的元素进行线性组合作为自己的输入，即 z(2)，然后将z(2) 进行一个数学变换（函数g(z)）作为对下一层的输出，即a(2)。以此类推，得到最后一层的输出，即a(3)或h

Lee的白板报·2015-11-11 17:00

神经网络的学习 Neural Networks learing

1.一些基本符号 2.COST函数 ================Backpropagation Algorithm============= 1.要计算的东西

·2015-11-11 08:38

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

//www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation

·2015-11-08 15:39

Neural Networks & Backpropagation

[本文链接： http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2013/04/22/3036050.html，转载请注明出处] 神经网络模型通常被用于做有监督学习（如分类，回归等情景），本文主要介绍下神经网络模型中使用后项传播算法（Backprop

·2015-11-02 15:34

BP算法C++实现

//BackPropagation.h#ifndefBackPropagation_H#defineBackPropagation_H#include#include#include#include#includeclassbackPro

xiaowei_nbu·2015-11-01 21:47

BP算法C++实现

//BackPropagation.h#ifndefBackPropagation_H #defineBackPropagation_H #include #include #include #include

caicai_zju·2015-11-01 21:00

Backpropagation算法-人脸朝向识别

人工神经网络的产生一定程度上受生物学的启发，因为生物的学习系统是由相互连接的神经元相互连接的神经元组成的复杂网络。而人工神经网络跟这个差不多，它是一系列简单的单元相互密集连接而成的。其中每个单元有一定数量的输入(可能是其他单元的输出)，并产生单一的实数值输出(可能成为其他单元的输入)。常见的人工神经网络结果如下图：(1)网络由三部分组成，输入层、隐藏层和输出层，往往隐藏层只有1层或2层；(2)每层

caicai_zju·2015-11-01 18:00

A Neural Network in 11 lines of Python

11 lines of Python A bare bones neural network implementation to describe the inner workings of backpropagation

·2015-11-01 10:07

CheeseZH: Stanford University: Machine Learning Ex4:Training Neural Network(Backpropagation Algorithm

1. Feedforward and cost function; 2.Regularized cost function: 3.Sigmoid gradient The gradient for the sigmoid function can be computed as: where: 4.Random initialization randInitializeW

·2015-10-26 15:15

［Deep Learning］学习资料积累

Neural Network and Deep Learning√：一本未写完的书，非常细致，对基础的概念比如cross entropy cost function, backpropagation

·2015-10-24 09:02

菜鸟学matlab之智能算法（2）——————————BP神经网络算法

一.算法背景和理论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

ibelievefly·2015-09-07 00:19

[译] 计算图上的微积分：Backpropagation

NeilZhu，IDNot_GOD，UniversityAI创始人&ChiefScientist，致力于推进世界人工智能化进程。制定并实施UAI中长期增长战略和目标，带领团队快速成长为人工智能领域最专业的力量。作为行业领导者，他和UAI一起在2014年创建了TASA（中国最早的人工智能社团）,DLCenter（深度学习知识中心全球价值网络），AIgrowth（行业智库培训）等，为中国的人工智能人才

朱小虎XiaohuZhu·2015-09-02 14:09

Machine Learning 学习笔记 Week5 _ _ 神经网络之学习

本周的内容更主要涉及神经网络的学习的理论部分，包括costFunction，Backpropagation算法；同时还讲了很多在神经网络实践中一些实用的方法：包括如何检验算法是否运行正确的梯度检验法

wjl769900937·2015-08-28 18:00

Deep Learning——CNN（Convolution Neural Network）

blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663关于深度学习卷积神经网络部分，以下为在其基础上个人总结和感悟：一、深度学习之CNN深度学习所包含的方法很多，如BP（backpropagation

cfyzcc·2015-08-11 18:00

MachineLearning---Hebbian Learning

MachineLearning---HebbianLearning引言前面介绍了许多“监督式”学习方式，比如PNN、Backpropagation、LMS等。

jiachangbin1989·2015-06-30 09:00

MachineLearning---PNN

之前介绍的几个算法（Backpropagation、LMS……）这些算法有一个明显的特点就是，它们都需要先训练算法，都会通过训练数据集调整算法的内部参数。这次介绍的算法就摆脱了这种过程。

jiachangbin1989·2015-06-30 09:00

Machine Learning---Backpropagation

MachineLearning---Backpropagation引言反向传播法(backpropagration)，是一个非常经典的监督学习方法。

jiachangbin1989·2015-06-30 09:00

Machine Learning---感知器学习算法

之前介绍的几个算法（Backpropagation、LMS……）这些算法有一个明显的特点就是，它们都需要先训练算法，都会通过训练数据集调整算法的内部参数。这次介绍的算法就摆脱了这种过程。

jiachangbin1989·2015-06-30 09:00

RNN的历史(from Deep Learning RNNaissance with Dr. Juergen Schmidhuber)

最早发明BackPropagation的：然后是LSTM

taneijia·2015-06-23 08:00

BP神经网络的数学原理及其算法实现

来源：http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 什么是BP网络BP神经网络，BP即BackPropagation的缩写

Bryan__·2015-06-01 21:00

BP神经网络 [神经网络 2]

本文来自于[1]BP神经网络和[2]Wikipedia:Backpropagation，感谢原文作者！ 1-M-P模型按照生物神经元，我们建立M-P模型。

m_CHaN·2015-05-22 14:00

BP神经网络算法学习

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。

hechenghai·2015-05-18 11:00

基于BP神经网络的数据分类

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

havedream_one·2015-04-20 10:00

基于BP神经网络的数据分类

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

havedream_one·2015-04-20 10:00

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。

havedream_one·2015-04-20 10:00

BP神经网络模型与学习算法

一，什么是BP"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

havedream_one·2015-04-13 16:00

Deep Learning by Andrew Ng --- Sparse Autoencoder

传统的神经网络一般用于监督学习(supervisedlearning)，一般而言，SVM比传统的backpropagation分类算法更有效。

meanme·2015-03-29 16:00

BP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

acdreamers·2015-03-26 22:25

BP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

ACdreamers·2015-03-26 22:00

BP神经网络的数学原理及其算法实现

什么是BP网络BP神经网络，BP即BackPropagation的缩写，也就是反向传播的意思，

陈靖_·2015-03-25 09:22

BP神经网络的数学原理及其算法实现

什么是BP网络BP神经网络，BP即BackPropagation的缩写，也就是反向传播的意思，

zhongkejingwang·2015-03-25 09:00

BP Neural Networks初步理解

bp神经网络，bp的全称是BackPropagation，中文译为反向传播。

u012303532·2015-03-11 11:00

今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.2-5.3，Neural Networks神经网络训练（BP算法）

转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation

xbinworld·2015-02-07 22:00

深度学习基础（二）Backpropagation Algorithm

我们知道神经网络有forwardpropagation，很自然会想那有没有Backpropagation，结果还真有。

luxialan·2015-01-19 21:00

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