斯坦福CS231 BP后向传播

最新推荐文章于 2024-01-13 11:43:16 发布
转载 最新推荐文章于 2024-01-13 11:43:16 发布 · 115 阅读 · 0

博客提供了一个YouTube视频链接https://www.youtube.com/watch?v=59Hbtz7XgjM ，但未提及视频具体信息技术相关内容。
斯坦福cs231n学习笔记（5）------反向传播算法（BP）
huplion的专栏
01-15 3029
一、前言 在前几篇文章中，我们学习到如何在训练集上设置权重，并由此计算出损失（loss），其中loss是有两部分组成，分别是数据损失项和正则化损失项。我们最终想要得到损失函数关于权重矩阵w的梯度表达式，然后进行优化。我们采用梯度下降算法，进行迭代运算，计算梯度进行权值的更新，并一直循环执行这个操作。最后会停留在一个损失函数的低值点，我们得到的这个低值点就等价于对基于训练集的分数结果进行良好的预测
BP反向传播算法的具体计算
wqqGo的博客
07-22 1446
BP反向传播算法的具体思想和计算方式 BP算法采用有监督学习方式，基于梯度下降算法，极小化误差函数 主要思想：将学习过程分为信号正向传播过程和误差反向传播过程两个阶段。 什么是梯度下降算法？梯度下降算法：如果移动是在误差曲面上沿着梯度下降的方向进行，称作最速梯度下降法。BP算法基于梯度下降算法。在梯度下降算法中，权值的修正量正比于误差函数E(W)对W的负梯度，即 它的算法描述如下 在jiawei
（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (4) | 神经网络与反向传播
女王の专属领地
01-13 444
类比人类大脑神经元结构：输入、权重、激活函数、计算、输出；大脑的基本计算单位是神经元（neuron）。人类的神经系统中大约有 860 亿个神经元，它们被大约 1014 - 1015 个突触（synapses）连接起来。上方是一个生物学的神经元，下方是一个简化的常用数学模型。每个神经元都从它的树突（dendrites）获得输入信号，然后沿着它唯一的轴突（axon） 产生输出信号。轴突在末端会逐渐分枝，通过突触和其他神经元的树突相连。
【2019斯坦福CS224N笔记】（4）反向传播
abcgkj的博客
05-31 650
csdn：https://blog.csdn.net/abcgkj github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 上节课我们主要讲述了神经网络的一些基础知识和命名实体识别。但到目前为止，我们还没有对训练过程中的参数做出过多的描述。那么我们是如何对参进行更新的呢？这就是本文的主题——反向传播。 那么什么是反向传播呢？维基百科上是这样定义的： 反向传播是...
CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记
Anteoy的博客
12-06 759
译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note，课程教师Andrej Karpathy授权翻译。本篇教程由杜客翻译完成，堃堃和巩子嘉进行校对修改。译文含公式和代码，建议PC端阅读。 原文连接https://zhuanlan.zhihu.com/p/21407711?refer=intelligentunit 原文如下： 简介 目标：本节将帮助读者对反向传播形成直...
[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(三) 训练神经网络
weixin_30707875的博客
06-05 218
目录 training Neural Network Activation function sigmoid ReLU Preprocessing Batch Normalization 权重初始化 Weight ...
[BP求导]BP反向传播理解
急流勇进
01-28 2378
本文转自： 链接 BP反向传播其实就是通过链式法则，从后往前一次计算出损失函数对所有参数的偏导，而前向求导的话每次只能求出某一个特定参数关于损失函数的导数。 十分钟看懂神经网络反向传输算法 昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现有的博文中公式推导过于复杂...
【Python 3.6】任意深度BP神经网络综合练习（非卷积网络），根据斯坦福cs231n课程编写
【原创】【论文复现】【Matlab】【图像处理】基于三维直方图降维重建与高斯分布拟合的Otsu全局阈值分割算法的优化
12-26 505
CIFAR10数据库 CIFAR10是一套含有60000张大小为32×32彩色RGB图像的10分类图像数据库，其中的50000张图像为训练数据，10000张图像为测试数据，另外验证集的数据从训练集中取出。 隐含层使用的激活函数：ReLU函数 输出层使用的损失函数：Softmax函数 训练集数据特征数量（即维度）：32×32×3，3表示有RGB三个色彩通道。 训练集数据量：1000个 验证集数据量：...
2021斯坦福CS224N课程笔记~5
mwcxz的博客
03-14 436
几种网络参数初始化方式**。
CNN卷积神经网络---反向传播（1，全链接bp算法）
热门推荐
明明如月
08-30 1万+
全链接bp算法 这里作为自己对卷积神经网络反向传播算法的理解。首先还是从经典的全链接bp算法开始。 1、前向传播     所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：    我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最
bp汉化
06-11
- **斯坦福CS231n课程笔记** 斯坦福大学的CS231n课程（Convolutional Neural Networks for Visual Recognition）提供了详细的BP算法讲解，并有中文社区翻译版本。可以参考以下链接： ...
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目-深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zip
11-27
王树森深度强化学习课程学习笔记与代码实现项目_深度强化学习理论解析算法推导PyTorch实战案例Q-learning策略梯度Actor-Critic蒙特卡洛方法时.zipVS Code EIDE开发环境配置
沂沭河区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
李仙江.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）分析车速与路面
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文档主要介绍了一个基于五次多项式进行换道转向避撞轨迹规划的Matlab仿真代码，重点分析了不同车速与路面附着系数对车辆换道时间、换道距离以及横向加速度的影响。通过可视化手段展示轨迹规划结果，帮助研究人员深入理解自动驾驶中路径规划的安全性与舒适性指标。该资源属于一系列科研仿真工具的一部分，涵盖路径规划、智能优化、电力系统、信号处理等多个领域，突出Matlab/Simulink在工程仿真中的应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、智能交通系统、车辆工程或路径规划相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶中安全换道轨迹的生成方法；②分析车辆动力学参数与道路条件对换道性能的影响；③为高级驾驶辅助系统（ADAS）和无人驾驶决策控制系统提供算法支持与仿真验证。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与文档内容同步运行仿真，调整车速与路面附着系数等参数，观察换道轨迹与加速度变化趋势，深入理解五次多项式在连续平滑轨迹生成中的优势，并可进一步拓展至动态障碍物避撞或多车协同换道场景。
智能天线原理与MATLAB实践
11-27
本书系统讲解智能天线的基本原理与前沿技术，涵盖电磁场基础、天线阵列、随机过程、信道模型、到达角估计、自适应波束成形等内容。结合MATLAB仿真，帮助读者深入理解智能天线在无线通信、雷达等领域的应用。适合电子信息类研究生及工程师阅读，配套代码便于动手实践，助力掌握现代阵列信号处理核心技术。
高天区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
Delphi 13.1控件之internet-download-manager-6.42.56.zip
最新发布
11-27
Delphi 13.1控件之internet_download_manager_6.42.56.zip
斯坦福cs231n课后编程答案解析
斯坦福大学的CS231n课程是计算机视觉领域内非常著名的课程之一，该课程由李飞飞教授主讲。本课程主要关注在使用深度学习的方法进行图像识别和其他视觉任务的处理，是一门理论与实践相结合的课程。"斯坦福cs231n...
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