第二章：”逆传播”算法的工作机制

最新推荐文章于 2025-09-12 21:02:44 发布
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分类专栏： 神经网络教程 文章标签： 机器学习 神经网络
博客围绕机器学习和神经网络展开，但具体内容缺失。机器学习是人工智能重要领域，神经网络是其关键技术，二者在众多信息技术场景有广泛应用。

一切皆是映射：反向传播算法的数学原理
AI天才研究院
11-09 889
《一切皆是映射：反向传播算法的数学原理》 关键词： 反向传播、深度学习、神经网络、数学原理、优化算法 摘要： 本文将深入探讨反向传播算法的数学原理，通过逐步分析，
【第2章：神经网络基础与实现——2.1 前馈神经网络的结构与工作原理】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-13 499
老铁们好！今天我们要来一场长达两万字的超详细技术探险，我会像拆解乐高积木一样把前馈神经网络（Feedforward Neural Network）的每个零件摆在台面上，用最接地气的方式让你彻底搞懂这个深度学习基石的工作原理。准备好了吗？我们开始吧！第一章：神经网络的 “乐高积木”1.1 从神经元到网络：生物启发的数字革命想象你面前有一盒乐高积木，每个积木块就像大脑中的神经元。这个简陋的模型却蕴含着革命性的思想：信息处理可以通过数学运算实现。就像用乐高拼出城堡，简单的神经元组合也能完成复杂任务。
逆传播算法的工作机制
02-28
逆传播算法的工作机制 人工智能 机器学习 神经网络 tensorflow
神经网络和深度学习（三）——反向传播工作原理
CUG_UESTC的博客
08-29 5938
反向传播算法工作原理在上一篇文章，我们看到了神经网络如何通过梯度下降算法学习，从而改变权重和偏差。但是，前面我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度，这是一个很大的遗憾。这一篇文章，我们将介绍一种称为反向传播的快速计算梯度的算法。使用反向传播算法学习的神经网络比其他早期的方法要快很多，这使得使用神经网络可以解决之前不能解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中最重要的组成部分。你完全可以忽略反向传播算法
一文彻底搞懂深度学习 - 反向传播（Back Propagation）
Code1994的博客
10-30 6346
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
深度学习笔记（二）---反向传播算法
做一枚优秀的程序猿,欢迎交流: sunpeng1996 at aliyun dot com
09-23 6025
深度学习笔记（二）---反向传播算法
入门-误差逆传播算法
相信相信的力量
06-26 9703
定义误差逆传播算法（backpropagation BP算法）是迄今最成功的的神经网络算法。显示任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练。不仅适用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，训练递归。BP算法如下图的神经网络，有一隐式层，ll个神经元组成的输出层。 重点介绍标准的BP算法，也就是只考虑单个输入神经元节点的误差逆传播，研究的输入例为(xk,yk)(x_k,y_k)，假
第二章算法列表、使用说明及运行结果1
08-08
尽管它们在覆盖面上有优势，但精确度和召回率较低，这可能是因为这些模型假设的传播机制在实际数据中并不完全适用。 对于Jupyter notebook用户，书中提供了对应的代码示例，存储在RSBook\lec2-jupyter目录下。这些`...
tensorflow，tensorflow资源，tensorflow练手项目，第二章Tensorflow基础，包括：自动求导机制和线性回归等内容
02-28
这种机制极大地简化了反向传播算法的实现，并且提高了开发效率。在TensorFlow中，自动求导主要是通过其高级API tf.GradientTape来实现的，它记录了可训练变量的计算过程，并在需要时通过反向模式自动计算梯度。 ...
第二章 水声信道的传播特性与信道分析.ppt
07-11
### 第二章 水声信道的传播特性与信道分析 #### 一、水声信道的物理效应 **1.1 海洋中的声速与声波传播模型** 海洋中的声速是一个关键参数，它受到多种因素的影响，包括温度、深度、盐度以及季节变化等。这些因素...
反向传播算法如何工作
杭爱山的博客
03-07 1541
简介 在上一章，我们看到了使用梯度下降算法来学习他们自身的权重和偏置。但是我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。本章我们来解释一下计算这些梯度的快速算法，也就是反向传播 （backpropagation）。 反向传播的核心是一个对代价函数C关于任何权重w（或者偏置b）的偏导数∂C/∂w的表达式。这个表达式告诉我们在改变权重和偏置时，代价函数变化的快慢。尽管表达式会有点复杂，不过⾥⾯也包含⼀...
深入浅出反向传播原理 Backpropagation
Ever Young
08-29 7254
深入浅出反向传播原理 Backpropagation 在深度学习中，我们的训练模型是一个多层次的神经网络，每个节点对应一个激活函数，上一个Layer的输出就是下一个Layer的输入。这样的模型，非常像复合函数层层的依赖关系：可以把第一层Layer想象成g(x)，则经过下一个Layer，函数就可以表示成f[g(x)]。依靠链式法则，我们可以简化对神经网络梯度下降优化参数时的计算，从而大大减少训练所...
神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）
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zouxy09的专栏
04-26 7万+
神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        Tricks！这是一个让人听了充满神秘和好奇的词。对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人，更是如此。曾记得，我们绞尽脑汁，搓手顿足，大喊“为什么我跑的模型不work？”，“为什么我实现的效果那么差？”，“为什么我复现的结果没有他论
2-机器学习与大模型开发数学教程-第0章 预备知识-0-2 数列与级数（收敛性、幂级数）
yuanmomoya的博客
09-12 673
本文介绍了数列、级数与幂级数的基本概念及其在机器学习中的应用。数列是数字的有序排列，其收敛性决定了优化算法的稳定性；级数是数列的累加，如调和级数与几何级数，在算法迭代中发挥重要作用；幂级数可展开复杂函数（如e^x），用于近似计算激活函数和注意力机制中的运算。这些数学工具为理解机器学习中的优化稳定性、函数近似提供了理论基础。
机器学习核心知识点目录
weixin_41782172的博客
09-09 401
本文系统梳理了机器学习的核心知识体系，涵盖基本概念、模型评估、经典算法和进阶技术。主要内容包括：机器学习概述（定义、流程和应用）；模型评估方法（误差分析、性能度量）；线性模型、决策树、支持向量机等基础算法；集成学习、降维聚类等高级技术；以及特征选择、贝叶斯分类器等重要知识点。该体系既包含监督学习和无监督学习的主要范式，也涉及多分类、类别不平衡等实际问题解决方案，为构建智能系统和数据挖掘提供了完整的理论基础和方法工具。
Day 16: GAN生成对抗网络专项 - 从博弈论到艺术创作的完整之旅
weixin_44903776的博客
09-09 114
理论掌握程度检验能够解释GAN的博弈论基础与数学原理理解各类损失函数的设计动机与适用场景掌握训练稳定性问题的根源与解决方案熟悉现代GAN评估指标的计算与解释实践能力验证能够从零实现DCGAN并训练出合理结果理解StyleGAN的风格控制机制与编辑方法掌握CycleGAN的无配对转换原理与实现能够构建完整的GAN应用项目项目开发能力设计并实现人脸生成编辑系统构建艺术风格迁移应用开发图像超分辨率重建工具创建智能数据增强生成器🧠 AI理论深度⬆️⬆️⬆️⬆️⬆️。
机器学习-特征工程
最新发布
m0_74478829的博客
09-12 206
神经网络前，需要手动特征提取，以提供给支持向量机喜好的数据格式。而神经网络能够替换掉手动特征提取，最后用一个线性分类器就可满足需求。
机器学习(七）决策树-分类
2302_80301538的博客
09-05 973
本文介绍了决策树的基本概念、构建方法及实现工具。决策树由决策节点和叶子节点组成，具有可视化强、解释性好的优点，但易过拟合。文章详细阐述了两种构建方法：基于信息增益（通过信息熵计算属性区分能力）和基于基尼指数（衡量数据集不纯度），并比较了其计算步骤。最后介绍了Scikit-learn中的DecisionTreeClassifier API参数及可视化工具export_graphviz的使用。决策树通过递归选择最优属性划分，逐步降低不纯度，最终形成分类模型。
机器学习05——多分类学习与类别不平衡（一对一、一对其余、多对多）
weixin_41782172的博客
09-09 814
本文介绍了多分类学习和类别不平衡问题的解决方法。多分类学习通过任务拆分为多个二分类问题，主要策略包括一对一（OvO）、一对其余（OvR）和多对多（MvM）。OvO生成N(N-1)/2个分类器，OvR生成N个分类器，各有优缺点。类别不平衡问题可通过再缩放、采样（欠采样和过采样）和阈值移动等方法解决，需根据数据规模和特性选择合适策略。这些方法能有效提升分类器在复杂场景下的性能。
揭秘世界经济：第二章重点分析
资源摘要信息: "世界经济第二章.zip" 知识点说明: 1. 压缩文件的概念与使用： 在信息技术领域，为了节省存储空间和便于传输，经常需要将多个文件合并并压缩成一个文件包。压缩文件（通常以.zip、.rar、.7z等格式...
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