反向传播---来自stanford ：）

最新推荐文章于 2025-06-24 22:22:27 发布
最新推荐文章于 2025-06-24 22:22:27 发布
阅读量437 收藏
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NewDreamstyle/article/details/91362088
本博客提供CS224n-2019课程第三讲的预习资料，深入解析cs231n反向传播概念，附带吴恩达deeplearning课后作业及精选参考资源，适合在斯坦福在线学习自然语言处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深度学习 --- stanford cs231学习笔记二(神经网络和反向传播)
松下J27录放机
05-19 980
stanford cs231学习笔记二(神经网络和反向传播)
【AI知识点】反向传播（Backpropagation）
AI完全体
10-07 3522
反向传播（Backpropagation） 是训练神经网络的核心算法，它通过反向逐层计算损失函数对每个权重的梯度，来反向逐层更新网络的权重，从而最小化损失函数。
反向传播
dfql83704的博客
06-12 563
1 反向传播的直观理解 反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。 理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。 反向传播是一个优美的局部过程。在整个计算线路图中，每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西： 这个门的输出值 其输出值关于输入值的局部梯度 门单元完成这两件事是完全独立的，它不需要知道计算线路中的其他细节。 然而，一旦前向传播完毕...
【动手学深度学习】4.7. 前向传播、反向传播和计算图
最新发布
--
06-24 1055
计算的顺序与前向传播中执行的顺序相反，因为我们需要从计算图的结果开始，并朝着参数的方向工作。因此，在训练神经网络时，在初始化模型参数后， 我们交替使用前向传播和反向传播，利用反向传播给出的梯度来更新模型参数。前向传播在神经网络定义的计算图中按顺序计算和存储中间变量，它的顺序是从输入层到输出层。反向传播按相反的顺序（从输出层到输入层）计算和存储神经网络的中间变量和参数的梯度。另一方面，反向传播期间参数的梯度计算， 取决于由前向传播给出的隐藏变量的当前值。在训练深度学习模型时，前向传播和反向传播是相互依赖的。
Coursera-Machine-Learning-Stanford:吴安德（Andrew Ng）教授的机器学习（Coursera）编程作业
04-05
第五周：反向传播 第六周：评估学习算法-偏差与方差 第7周：支持向量机 第8周：无监督学习（聚类）-降维（PCA） 第9周：异常检测-推荐系统 第十周：大规模机器学习 第11周：应用示例：照片OCR 参考
matlab吴恩达代码--Coursera-ML-ex-by-Stanford:Coursera上吴恩达机器学习课的编程作业代码
05-26
4. **神经网络**：模拟人脑神经元结构的复杂模型，可用于多类分类和回归问题，涉及到反向传播和梯度下降优化算法。 5. **支持向量机（SVM）**：利用最大边界原理进行分类，有硬间隔和软间隔两种形式。 6. **决策树**...
多元逻辑斯蒂回归matlab代码-Coursera-Machine-Learning-Stanford:这是斯坦福大学机器学习的课程分配解决方
05-28
反向传播和正则梯度 正则化线性回归和偏差/方差（水库预测） 正则化线性回归成本函数 正则化线性回归梯度 学习曲线 多项式特征映射 验证曲线 支持向量机（垃圾邮件分类器） 高斯核 电子邮件预处理 电子邮件功能提取 ...
matlab非参数代码-stanford-machine-learning-course:该存储库包含我用于ML算法实现的Matlab代码。它
06-08
matlab非参数代码斯坦福机器学习课程/认证 这个存储库由我在 Andrew Ng 教授的机器学习课程中实现的 Matlab 代码组成。 它由在实现机器学习算法及其应用时完成的各种编码任务组成。...神经网络学习的反向传播算法实现
反向传播（Backpropagation）
weixin_30591551的博客
08-24 167
反向传播是用来训练神经网络的一种方法，一般与最优化方法(如梯度下降法)结合使用 目标: 最小化损失函数C 神经网络: \[z{_i^l}=\sum \limits_{j}w{_{ij}^l}a{_j^{l-1}}+b^l\] \[a{_j^l} = \sigma(z{_j^l})\] 最优化方法: 梯度下降法 \[\theta^n = \theta^{n-1} - \eta\nabla ...
反向传播（Back Propagation）
weixin_33985679的博客
08-19 175
反向传播（Back Propagation） 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。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如（1）。但是在计算百万级别的参数时，需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是反向传播（简称BP）， 因此BP并不是一种新的算法，使用BP就是能够使计算梯度时更加有效率。 其中...
神经网络学习：深度解析反向传播算法
"Stanford University机械学习笔记第五章聚焦于神经网络的学习，特别是反向传播算法和梯度检验。笔记涵盖了成本函数、反向传播算法的详细步骤以及误差的反向传播计算。" 在深入神经网络的学习时，首先要理解的是...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值