反向传播原理相关博客

最新推荐文章于 2024-09-24 00:19:25 发布
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神经网络反向传播算法原理
AI天才研究院
03-30 647
神经网络反向传播算法原理 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 人工神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型,广泛应用于模式识别、预测分析、优化控制等领域。其中,反向传播算法是最常用的神经网络训练方法之一。本文将深入探讨神经网络反向传播算法的原理和实现细节,为读者提供一个全面
深度学习优化技术：反向传播算法
AI天才研究院
06-16 1398
1. 背景介绍 深度学习是近年来人工智能领域的热门话题，它已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很大的成功。深度学习的核心是神经网络，而神经网络的训练过程中，优化算法是至关重要的一环。反向传播算法是目前最常用的神经网络优化算法之一，本文将对其进行详细介绍。 2. 核心概念与联系
详解卷积神经网络的反向传播原理-cnn反向传播、池化层的反向传播
lovep1的博客
03-18 3962
本文详细讲解dnn和cnn的反向传播流程。其实无论是dnn还是cnn、pool层，最重要的是，我们要弄清楚反向传播的四个公式，弄清楚他们，我们就明白整个网络是如何运作和优化的，4个核心公式分别是：     1、输出层的误差方程    -这个是基础     2、误差传递方程          3、可训练参数权重w的变化率（梯度）     4、可训练参数偏置b的变化率（说到底其实网络就是在算误差，然后优化w和b，使得最后误差最小） 同时理解各种层的前向推理过程，那么整个网络的流动和机制就相当清晰了。
CNN反向传播原理!(超级详细地推导)
__Gray__的博客
10-06 7224
数学推导CNN的BP, 究极详细
卷积神经网络CNN的反向传播原理
Sual
08-07 3万+
　　上一篇博客《详解神经网络的前向传播和反向传播》推导了普通神经网络（多层感知器）的反向传播过程，这篇博客则讨论一下卷积神经网络中反向传播的不同之处。先简单回顾一下普通神经网络中反向传播的四个核心公式：...
【人工智能】-- 反向传播
考研小钻风
07-10 3276
反向传播（Backpropagation）是一种在人工神经网络中用于计算误差梯度并据此调整网络参数（如权重和偏置）的数学算法。在神经网络中，数据从输入层经过一系列隐藏层的处理，最终在输出层产生输出。然后，将输出与期望的目标值进行比较，得到误差。反向传播的核心在于利用微积分中的链式法则，从输出层开始，逐层向后计算误差对于每个神经元的输入的梯度。这些梯度反映了参数的微小变化对误差的影响程度。具体来说，对于每一个神经元，反向传播计算其输出值相对于其输入值（包括与前一层神经元连接的权重和偏置）的偏导数。
反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解
IronmanJay
12-29 4533
本文总结了关于反向传播算法以及计算图的相关内容以及原理，并通过举例说明整个运算过程。下面就是本篇博客的全部内容！
LSTM反向传播原理——LSTM从零实现系列(2)
AI量化交易实验室
12-08 5265
lstm反向传播原理
“反向传播算法”过程及公式推导（超直观好懂的Backpropagation）
热门推荐
aift的专栏
05-15 23万+
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，不断进步的记录。既然是写博客，希望自己的博客以后要做到“准确、生动、简洁、易懂”的水平，做到对自己、对读者负责，希望大家多交流，共同进步！ 言归正传，想起当时自己刚入门深度学习的时候，当时对神经网络的“...
【AI】反向传播的基本原理(06)
sjh752422969的专栏
05-30 2477
反向传播，也叫误差反传，用误差修正网络中的参数，修正的是权重参数、偏置参数。神经网络就是看你权重和偏置准不准，如果准，预测结果就好些。神经网络的中心任务，就是找到权重、偏置的值，那我们应该怎么找呢
多层感知机与反向传播【MLP】
v20000727的博客
12-26 2518
本文介绍多层感知机（前馈神经网络）的结构，以及反向传播的原理。最后用numpy手动实现一个两层前馈网络预测手写数字（MNIST)数据，从原理到实现帮助彻底弄明白多层感知机中的反向传播！
AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：反向传播
最新发布
AI架构师小马
09-24 1192
AI人工智能核心算法原理与代码实例讲解：反向传播 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在人工智能领域
/usr/bin/ld: cannot find -lglut
iSummer的专栏
07-14 2202
9down vote You're going to need an implementation of GLUT. The easiest one to get is FreeGLUT: sudo apt-get install freeglut3 freeglut3-dev 9down vote You
CNN
iSummer的专栏
06-19 537
CNN是什么？ 全称convolutional  neiural network.属于深度学习的分支。
一些讲深度学习的博客
iSummer的专栏
06-25 510
2017-6-25 1 Tensor Flow with CNN 做表情识别             http://blog.youkuaiyun.com/matrix_space/article/details/53148197 2  TensorFlow在windows上安装与简单示例      http://blog.youkuaiyun.com/darlingwood2
9月看的一些论文
iSummer的专栏
10-07 453
1 融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别 2014 ：对五官进行不均匀分区，提取lbp特征，稀疏加权稀疏重构残差进行人脸表情识别。识别率不高。 稀疏加权残差没读懂 2 基于加权分块稀疏表示的光照鲁棒性人脸识别 2015 ： DCT处理，去除低频，移除光照变化分量。分块，对每个分块作基于稀疏表示分类。可以大致理解 能帮助理解稀疏加权残差 3 基于 Ｇａｂｏｒ 低秩恢复稀疏表示分类的人脸
深度学习有用的书签
iSummer的专栏
08-01 339
1 基于CNN的性别、年龄识别及Demo实现   http://blog.youkuaiyun.com/jiandanjinxin/article/details/60951571 http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/49255013 2  卷积神经网络全面解析 http://www.moonshile.com/post/juan-j
神经网络
iSummer的专栏
06-25 335
通俗地说，异或门就是：两个输入如果是异性恋，输出为一。两个输入如果是同性恋，输出为零。 1 感知器： 2 分布式表征 (Distributed Representation)，是神经网络研究的一个核心思想。 它的意思是，当你表达一个概念的时候，不是用单个神经元一对一地存储定义；概念和神经元是多对多的关系：一个概念可以用多个神经元共同定义表达，同时一个神经元也可以参与多个不同概念的
使用numpy_python实现卷积网络及反向传播算法
4. **博客资源**：博客中提供的内容可能会详细阐述如何使用Python和Numpy实现卷积网络及其反向传播算法。它可能会包含具体的代码示例、算法的解释和可能的实现细节，这对于理解和学习如何手动构建和训练卷积网络是...
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