”反向传播学习算法“ 的搜索结果

     首先来一个反向传播算法的定义（转自维基百科）：反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。...

     1.误差反向传播算法是干什么的？ 通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度，数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法...

     本文转自知乎，作者晓雷。...作为数学系妹子，一直在试图弄懂反向传播算法，先后看了数篇论文、博客，以及著名的“西瓜书”，感觉还是不甚清晰。下面的文章讲解得很详细，图把反向传播过程清晰地展现了出来。

     而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。 南柯一梦宁沉沦：神经网络中反向传播算法数学推导83 赞同 · 10 评论文章 首先我给大家介绍一下我...

     优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的，因为反向传播算法是一个递归形式，通过一层层的向后求出传播误差即可。 计算Loss函数的目的：**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离，...

     4、反向传播算法 4.1计算图 反向传播算法又称误差反向传播、BP算法( Backpropagation,缩写为BP）。 BP算法的学习过程由正向传播过程和反向传播过程组成。 在正向传播过程中，输入信息通过输入层经隐含层，逐层处理并...

     2.反向传播算法（BP算法） 1.为什么要梯度优化 上一节介绍过，我们的第一个神经网络示例中，每个神经层都用下述方法对输入数据进行 变换。 output = relu(dot(W, input) + b) 在这个表达式中，W 和 b 都是张量，均...

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