神经网络之反向传播

最新推荐文章于 2024-06-03 14:33:31 发布
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#神经网络

本博客旨在分享神经网络的学习过程及心得，从基础知识入手，逐步深入理解神经网络的构造原理及其应用。

最近在学习神经网络的基本知识，想彻底弄明白神经网络的知识，接下来一段时间用博客来理清神经网络的整个过程。

神经网络中的反向传播
pydby01的博客
12-31 2203
介绍 我们在 Python 神经网络教程的前几章中已经写过。我们运行神经网络一章中的网络缺乏学习能力。它们只能以随机设置的权重值运行。所以我们不能用它们解决任何分类问题。然而，在简单神经网络一章中的网络是能够学习的，但我们只将线性网络用于线性可分的类。 当然，我们想写通用的人工神经网络，能够学习。为此，我们必须了解反向传播。反向传播是训练人工神经网络，尤其是深度神经网络的常用方法。需要反向传播来计算梯度，我们需要调整权重矩阵的权重。我们网络的神经元（节点）的权重是通过计算损失函数的梯度来调整的。为此
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（梯度、误差反向传播算法BP）
weixin_42051846的博客
02-06 8834
本文主要介绍了神经网络的反向传播过程原理，同时对最常见的误差反向传播算法的原理及实现过程进行说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
神经网络算法——反向传播 Back Propagation
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-06 2万+
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
神经网络基础
最新发布
si_ying的博客
06-03 1万+
接下来详细讲一下梯度的计算。对于一个具有 1 个输出和。
一文弄懂神经网络中的反向传播法
weixin_40857506的博客
10-28 1万+
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。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（自适应矩估计算法Adam）
weixin_42051846的博客
04-10 2379
本文主要介绍了反向传播算法中的自适应矩估计算法（Adam），同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
十三、机器学习进阶知识：神经网络之反向传播算法（自适应学习率调整算法Adadelta）
weixin_42051846的博客
03-20 1963
本文主要介绍了反向传播算法中的自适应学习率调整算法（Adadelta），同时以神经网络数据预测为例对它的实现过程进行了说明，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
深度神经网络之反向传播算法
谓之小一
06-28 1949
1.DNN反向传播算法简介 回顾我们前面学到的监督问题，通常会遇到这种情况，假如有mmm个训练样本，分别为{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xm,ym)}\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_m,y_m) \}，其中xxx为输入变量，特征维度为n_in，y为...
大白话 5 分钟带你走进人工智能：神经网络之反向传播详细案例及解释
GitChat
10-20 2235
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。而 反向传播是神经网络的核心原理，了解 反向传播的具体细节，会对以后在深度学习里面的探索起到触类旁通的重要作用。 我们的愿景是打造全网 AI 最通俗博客，赠人玫瑰，手有余香，在人工智能前行的路上一起前行。以通俗简介的方式，让每一...
神经网络--反向传播
shuijinghua的博客
11-20 1195
以监督学习为例，假设我们有训练样本集（x,y)，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型,模型具有参数w,b,可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我们从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，输入,偏置b=1 这里我们把激活函数f选择成sigmoid函数,其导数计算比较简单，模型输出为 , 比较复杂的神经网络模型是由许多单一的“神经元”联接在一...
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
weixin_30757793的博客
06-30 3601
　　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。...
神经网络二之神经网络反向传播原理与python编程实现
zhaojianting的博客
06-07 2万+
误差 　　样本数据的真实值与神经网络的输出值之间的差值称为误差，当然一般不会直接使用直接的差值，常用的有回归算法的均方差、分类的交叉熵，这方面不影响我们来讨论神经网络的反向传播原理与过程，所以不做过多讨论。 梯度下降 　　目前的神经网络层数可达百层以上，激活函数又是非线性的，很难用一个数学表达式来表达整个神经网络的输出，即使能够找一个数学表达式也是非常复杂，如果能够找到一个数学表达式我们...
详解神经网络的前向传播和反向传播（从头推导）
热门推荐
Sual
08-06 10万+
详解神经网络的前向传播和反向传播 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 　　对神经网络有些了解的人可能都知道，神经网络其实就是一个输入XXX到输出YYY的映射函数：f(X)=Yf(X)=Yf(X)=Y，函...
神经网络--反向传播详细推导过程
qq_29762941的博客
05-16 5万+
概述以监督学习为例，假设我们有训练样本集  ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型  ，它具有参数  ，可以以此参数来拟合我们的数据。为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示：这个“神经元”是一个以  及截距  为输入值的运算单元，其输出为  ，其中函数  被称为“激活函数”。在本教程中，我们选用sigmoid函...
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法
全栈工程师开发手册（原创）https://github.com/tencentmusic/cube-studio
01-09 2万+
python深度学习大全 原文地址：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 往期回顾 在上一篇文章中，我们已经掌握了机器学习的基本套路，对模型、目标函数、优化算法这些概念有了一定程度的理解，而且已经会训练单个的感知器或者线性单元了。在这篇文章中，我们将把这些单独的单元按照一定的规则相互连接在一起形成神经网络，从而奇迹般的获得了
反向传播算法为什么要“反向”
aoyi3705的博客
02-01 1726
反向传播算法是深度学习的最重要的基础，这篇博客不会详细介绍这个算法的原理和细节。，如果想学习反向传播算法的原理和细节请移步到这本不错的资料。这里主要讨论反向传播算法中的一个小细节：反向传播算法为什么要“反向”？ 背景 在机器学习中,很多算法最后都会转化为求一个目标损失函数（loss function）的最小值。这个损失函数往往很复杂，难以求出最值的解析表达式。而梯度下降法正是为了解决这类...
神经网络和反向传播算法
Duckie的博客
10-08 8376
神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量x⃗ ，权重向量是w⃗ (偏置项是w0)，激活函数是sigmoid函数，则其输出y： y=sigmoid
神经网络基础和反向传播推导
login_sonata的博客
08-06 1万+
本文内容来自：Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》中文翻译神经网络基础 神经元是一个类似感知器的东西，有多个输入。每个输入有权重w，最后有一个总的偏置b。输出不再是感知器那样的0或1，而是经过激活函数计算后的值。常用激活函数比如sigmoid函数，也叫logistic函数，如下所示，其中z=wx+b： 关于激活函数：它其实就是一
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