博客推荐（计算机视觉，机器学习）

最新推荐文章于 2022-08-30 13:31:30 发布
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分类专栏： 机器学习
本文精选了多个关于BP神经网络的优质博客资源，深入解析BP神经网络的算法原理及计算过程，通过实例手算帮助理解反向传播机制，适合初学者及进阶者学习。

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推荐几个BP神经网络的博客

1. 文章：深入浅出BP神经网络算法的原理 https://blog.youkuaiyun.com/lzhalan2016/article/details/52332657?utm_source=blogxgwz0

2. 一个达人的博客 https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09

3. BP神经网络计算过程详解，用笔手算一遍弄懂反向传播 https://blog.youkuaiyun.com/dare_kz/article/details/77603522?utm_source=blogxgwz10

4. 另一篇文章 https://blog.youkuaiyun.com/UESTC_C2_403/article/details/74908410

5. zouxy09的专栏（机器学习）https://blog.youkuaiyun.com/zouxy09

计算机视觉学习路线
数字人生
09-26 3461
计算机视觉（Computer Vision）是计算机科学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和解释视觉数据。以下是一个详细的计算机视觉学习路线，帮你系统地掌握这个领域所需的知识和技能。1. 基础数学和编程在深入学习计算机视觉之前，确保你有坚实的数学和编程基础。数学：- 线性代数：矩阵与向量、特征值与特征向量等。- 概率论与统计学：基本概率、概率分布，贝叶斯定理等。- 微积分：尤其是多变量微积分。- 优化算法：梯度下降法等。
开源计算机视觉库OpenCV详解
dvlinker的技术专栏
06-23 8万+
详细介绍开源计算机视觉库OpenCV。
BP神经网络算法
weixin_43998483的博客
09-30 3310
算法介绍 百度百科：BP神经网络算法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。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output...
李宏毅深度学习笔记（九）BP(Back propagation)神经网络计算详解（手算）
comli_cn的博客
11-14 4026
这里我用一个实例来实现以下BP神经网络计算的过程： 这个实例中输入x1=1x_1=1x1​=1，x2=−1x_2=-1x2​=−1，输出y=0.5y=0.5y=0.5，w1w_1w1​到w6w_6w6​为参数。 先通过上述模型计算出各个神经元的输入与输出： 构造损失函数，这里我们使用交叉熵损失函数C=−y^lnyC=-\hat ylnyC=−y^​lny 接下来用反向传播来求解偏导数： 到这一...
BP神经网络计算实例
XuFangfang5206的博客
06-27 1873
神经网络BP算法
u013385018的专栏
06-28 5906
神经网络BP算法 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。 准备 h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，the...
BP神经网络算法例子
01-24
BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例
计算机视觉+机器学习 （一）识别手写数字 （1）
01-06
计算机视觉+机器学习 （一）识别手写数字（1）  本人在七月在线网站上报了一个计算机视觉+机器学习的课程班。第一课教我们看了opencv相关知识，并留了一项作业，用MNIST数据集做一个识别手写数字的项目。  初次...
深度学习之计算机视觉总结
09-14
此外，你还将发现一些推荐的博客链接和论文，这些资料涵盖了计算机视觉和深度学习的最新研究进展。阅读这些论文能帮助你了解最新的技术趋势，例如Transformer在计算机视觉中的应用，或者无监督学习在特征提取上的...
人工智能AI→计算机视觉→机器视觉→深度学习→在ImageNet有限小样本数据集中学习深度模型的识别任务实践-博客配套程序资源
最新发布
11-30
深度学习，作为机器学习的一个分支，因其在处理复杂数据和模式识别任务中的卓越表现，已成为推动计算机视觉技术发展的核心力量。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别、分类、物体检测和分割等任务...
BP神经网络计算过程详解
12-05
1、输入层的每个节点，都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算，计算的方法是加权求和+激活 2、利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。 3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。 4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(Forward Propagation)。 误差信号反向传递过程
CV学习笔记-BP神经网络训练实例（含详细计算过程与公式推导）
Moresweet 猫甜
12-14 6293
借助一个简单的BP神经网络结构，一步一步的将整个训练过程的计算过程以及公式推导过程展示一遍，内容步骤详细，没有跳步，数学基础仅需大学导数偏导数的基础。
神经网络模型之BP算法及实例分析
weixin_44734502的博客
08-10 2万+
神经网络BP算法及预测实例
BP神经网络——案例二
weixin_45634365的博客
04-07 1684
利用三层BP神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元的个数为10个。下表为输入与输出数据表。 1、分析问题 从题中分析可知，期望的输出D的范围在(−1,1)(-1,1)(−1,1)之间，所以在神经网络中采用双极性tansig函数作为传递函数。 2、程序 ...
BP算法及例子
wanglp094的专栏
07-01 7656
用如下图1的神经网络结构(正向神经网络结构为2-4-4-2-1 )去逼近函数： f(x1,x2) = (x1-1)^4 + 2×x2^2。 1）网络各神经元的激发函数为：s函数——F(x) = 1/(1+exp(-x)) ; 2）输入层的神经元不是真正的神经元，它们的输出等于输入。 3）取20个样本值作为训练用。 4）x1,x2的取值范围：0≤x1，x2≤1。
BP神经网络计算过程详解，算一遍弄懂反向传播--Python计算过程
playgoon2的博客
08-21 8373
演示BP神经网络计算过程，反向传播的计算过程，帮助理解神经网络工作原理，算一遍就能懂。
神经网络——Python实现BP神经网络算法（理论+例子+程序）
热门推荐
Linyun2tt的博客
11-27 9万+
一、基于BP算法的多层感知器模型 采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层感知器的应用中，以图3-15所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层前馈网称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输出层。 算法最终结果采用梯度下降法，具体详细过程此处就省略了！ 二、BP算法的程序实现流程 三、标准BP算法的改进——增加动量项 标准BP算法在调整权值时，只按t时刻误差的梯度降方向调整，而没有考虑t时刻以前的梯度方向，从而常使训练过程发生振荡，收敛缓慢。为了提
绁炵粡缃戠粶 鏁板寤烘ā
ynca67269的博客
08-30 459
神经网络的学习，也就是训练过程，指的是输入层神经元接收输入信息，传递给中间层神经元，最后传递到输出层神经元，由输出层输出信息处理结果的过程。在这个过程中，神经网络通过不断调整网络的权值和阈值，达到学习、训练的目的，当网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数后，学习就可以停止了。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络的学习主要是指使用学习算法来调整神经元间的连接权，使得网路输出更加符合实际。...
BP神经网络（算法整体思路及原理+手写公式推导）
秃头小苏的博客
08-24 8万+
1. 简介2. 计算过程3. 权重偏置更新公式推导4. BP神经网络优劣势 1. 简介 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。 2. 计算过程 首先，我们先来了解.
计算机视觉深度学习入门资源汇总
计算机视觉是深度学习领域中一个极其重要的分支，它主要致力于让机器能够理解和解析图像内容，从而实现类似人类视觉系统的功能。随着深度学习技术的发展，计算机视觉在自动驾驶、医学影像分析、视频监控、增强现实等...
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