Back Propagation

最新推荐文章于 2024-03-25 15:46:11 发布
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文章标签： 神经网络
原文链接：http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html
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转发一位大神的杰作，简单易懂的Back Propagation
http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html

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【AI知识点】反向传播（Backpropagation）
AI完全体
10-07 3380
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(Back Propagation)
chairon的博客
01-11 1204
反向利用链式求导法则计算：Loss对x、w的偏导数（我们最终要求的结果！最简单的线性模型可以简化为y=wx,x是输入，w是参数，是模型需要计算出来的，y是预测值，*可以看成网络中的计算。如果按照之前的梯度下降，根据链式求导法则，那么需要计算的微分公式非常长，计算非常复杂。已知：loss对r的偏导数：-2 、r对y_hat偏导数：1、y_hat对w偏导数：1。即y 对x 的导数，等于y 对u 的导数，乘以u 对x 的导数。求得：loss对w的偏导数：根据链式求导法则，相乘就可以得到啦！
9.机器学习——Backpropagation
pxlsdz的博客
12-03 428
Backpropagation(反向传播)，就是告诉我们用gradient descent来train一个neural network的时候该怎么做，它只是求微分的一种方法，而不是一种新的算法 Gradient Descent gradient descent的使用方法，跟linear Regression或者是Logistic Regression是一模一样的，唯一的区别就在于当它用在neural network的时候，network parametersθ=w1,w2,…,b1,b2,…\theta.
Backpropagation
Ronald__Wang的博客
06-05 1080
这篇博客主要推导深度神经网络中，经典的Backpropagation求导算法的推导。 因为是随手做的笔记，所以中间有一些中英文夹杂的表达，希望不会对您的理解不会有干扰。还请读者见谅。 In this part, we will derive some most important equations in deep learning. \ 在一个神经网络中，使用alka^l_k表示第l层，第k个神
backpropagation
aocandr8991的博客
08-12 169
http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95 反向传播算法的思路如下：给定一个样例，我们首先进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活值，包括的输出值。之后，针对第层的每一个节点，我们计算出其“残差”，该残差...
bp.rar_Back propagation_back
09-23
回传播（Back Propagation）是神经网络学习中最经典和广泛使用的算法之一，它在人工神经网络的训练过程中起到了核心作用。这个"bp.rar_Back propagation_back"压缩包文件很可能包含了一个用于实现这一算法的代码库...
ANN-Back-Propagation--master.zip_ANN_Back propagation_BackPropag
09-21
"ANN-Back-Propagation--master.zip_ANN_Back propagation_BackPropag" 这个标题提到了几个关键概念。首先，“ANN”代表“人工神经网络（Artificial Neural Networks）”，这是一种受生物神经元结构启发的计算模型，...
sj.zip_Back propagation
09-23
标题“sj.zip_Back propagation”提示我们这个压缩包包含的是关于反向传播（Back Propagation）算法的MATLAB实现。反向传播是神经网络训练中最常用的优化算法之一，尤其在多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）...
NN_train.rar_Back propagation_MLP_MLP neural_back
09-24
标题中的"NN_train.rar_Back propagation_MLP_MLP neural_back"揭示了我们讨论的主题——神经网络（NN）训练，特别是针对多层感知器（MLP）模型，采用反向传播（Back Propagation）算法进行学习。在深度学习领域，...
backpropagation-反向传播
weixin_NineDays66
05-22 408
https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663    一下流程是 使用的 平方 误差公式  Loss = (hx - y)^2   的推到公式   如果最后使用的是 最大释然估计 公式就是 AndNG讲的公式 (只有最后一层的误差不同，少一个yi*(1-yi)).    ...
【深度学习 理论】Backpropagation
一定要站在自己热爱的生活里闪闪发光
08-13 3万+
这节讲的实质上是 使用Gradient Descent实现Neural Network时是真么做的。 Gradient Descent的过程之前的帖子已写，这里不再赘余。 但是这种逐个求偏微分的方法效率太低了，试想一下如果一个Neural Network有七八层，每层1000个neuron，那就有上百万个参数，计算起来时相当困难且费时的。 Backpropagation并不是区别于Gradient Descent的一种训练方法，它只是一种有效的训练Gradient Descent的算法。 .
反向传播算法（Backpropagation）
最新发布
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
03-25 725
反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是一种广泛应用在多层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）中用于训练权重和偏置参数的方法。反向传播算法的核心在于计算网络中每个权重参数对于总损失函数的梯度，然后通过梯度下降法或其他优化算法来更新这些权重，以期达到最小化损失函数的目的。通过迭代执行上述过程，直到网络在训练集上达到预定的收敛标准或者达到预设的最大训练轮数为止。这样训练出来的网络就能够对新的输入数据进行有效的预测和分类。
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）
Holeung blog
06-06 4391
[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法） PDF VIDEO 当我们要用gradient descent来train一个neural network，要怎么做？ Gradient Descent backpropagation就是Gradient Descent。 Chain Rule（连锁法） Backpropagation主要用到
李宏毅机器学习课程笔记：反向传播算法（back propagation）
weixin_42377236的博客
03-21 421
反向传播算法的作用：在利用梯度下降进行参数寻优时，需要对w进行求偏导的运算，反向传播算法是在神经网络结构中计算w的导数的一个较好的方法。 课程地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html​ 链式法则：用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方法。复合函数的导数将是构成复合这有限个函数在相应点的 导数的乘积...
反向传播算法（backpropagation）
qq_31267769的博客
09-02 1万+
算法简介 百度百科： BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。 ...
深度学习——反向传播（Backpropagation）
热门推荐
johnny_love_1968的博客
06-05 3万+
反向传播算法（Backpropagation） 文章目录反向传播算法（Backpropagation）一.简介二.反向传播原理2.1 导数的链式法则2.2 正向传播与反向传播三.总结 一.简介 无论是机器学习，还是深度学习。都绕不开一个梯度下降。在进行深度学习简介的时候，我们有介绍过深度学习的大致步骤，分别为： 构建神经网络 数据拟合 选出最佳模型 其中，选出最佳模型的方式，其实就是利用梯度下降算法，选出损失函数最小的那个。在传统的机器学习当中，这个比较容易，直接算就行了。但是在深度学习当中，由于存在输
Backpropagation, Intuitions
u012005313的专栏
05-06 1846
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
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