深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

转载

datayx 2021-10-25 11:44:34

文章标签 公众号机器学习深度学习搜索数据分析 文章分类 神经网络人工智能

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

大数据挖掘DT机器学习公众号： datayx

1. DNN反向传播算法要解决的问题

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)_深度学习

搜索公众号添加： datayx

不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)_数据分析_02

长按图片，识别二维码，点关注

上一篇：深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择

下一篇：深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

动手实现图神经网络

图神经网络（Graph Neural Networks， GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。GNNs 通过学习节点的表示，能够捕捉图中的复杂依赖关系，因此在处理社交网络分析、推荐系统、知识图谱等多种应用中表现出色。下面是一个简单的图神经网络实现，我们将使用 Python 和 PyTorch 库。在这个例子中，我们将构建一个基本的图卷积网络（Graph Convolutiona

神经网络邻接矩阵 Graph
徒手实现XOR神经网络

本文实现了一个2层的可以模拟异或(XOR)逻辑运算的神经网络。实现没有借助矩阵相关的运算工具，这样有助于读者更好地理解反向传播的计算细节。

神经网络万能近似定理
AIGC-循环神经网络-RNN案例

循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是一种专门设计用于处理序列数据的人工神经网络，它在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测、音乐生成等多个领域有着广泛的应用。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有处理序列数据的能力，能够记住过去的信息，并利用这些信息影响当前的输出。RNN的基本原理RNN的基本思想是在网络中引入循环连接，使得神经元不仅可以接收来自前一

数据 tensorflow AIGC二三事
神经网络-反向传播BP算法推导

BP算法工作流程及数学推导, 核心: 多元函数求偏导, 熟练应用链式法则就搞定了.

梯度下降变量声明神经网络 BP算法反向传播
神经网络之动手实现反向传播（BP）算法

反向传播算法实战我们将实现一个 4 层的全连接网络，来完成二分类任务。网络输入节点数为 2，隐藏层的节点数设计为：25、5

神经网络深度学习 tensorflow 激活函数网络层
神经网络之反向传播算法（BP）公式推导

反向传播算法详细推导反向传播（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

神经网络深度学习反向传播 BP 损失函数
【深度学习】神经网络基础：反向传播算法

作者：Simona IvanovaAI/ML 专家就职于 Science 杂志导读反向传播（Backpropagation，简称 BP）是目前用来训练人工神经网络（Artificia...

算法神经网络人工智能机器学习深度学习
深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法

向AI转型的程序员都关注了这个号????????????大数据挖掘DT机器学习公众号：datayx深度神经网络（Deep Neural Networks，以下简称DNN）是深度学习...

深度学习公众号机器学习感知机搜索
bp 反向传播神经网络 bp神经网络反向传播算法

神经网络的反向传播算法1 反向传播算法和BP网络简介2 信息的前向传播3 误差反向传播3.1 输出层的权重参数更新3.2 隐藏层的权重参数更新3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新3.4 BP算法四个核心公式3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数4 梯度消失问题及其解决办法5 加快 BP 网络训练速度:Rprop 算法 1 反

bp 反向传播神经网络深度学习反向传播反向传播算法权重
bp神经网络反向传播神经网络反向传播原理

神经网络是一个模仿人脑的计算模型和系统。人脑有复杂多层的神经元系统以及架构于之上的正向传导和反向反馈信号回路。神经网络里面所谓前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backword Propagation）概念则与之类似。一、前言这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者

bp神经网络反向传播人工智能深度学习机器学习神经网络
bp神经网络的反向传播算法反向传递神经网络

最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如

bp神经网络的反向传播算法权值数据反向传播
深度神经网络反向传播算法推导神经网络反向

文章目录1、神经网络反向传播的作用2、神经网络反向传播的流程3、梯度检测4、随机初始化总结 1、神经网络反向传播的作用在上一节中学到的输入通过隐藏层汇总计算最后到输出层的流程是神经网络的正向传播。这个流程用于一个完整的模型通过输入预测输出时使用。但对于一个不完美的模型，正向传播是难以更新参数完善模型的，因此就需要神经网络反向传播。神经网络优化过程与前面学习到的梯度下降算法思想是一致的，

深度神经网络反向传播算法推导反向传播神经网络代价函数
bp神经网络反向传播计算反向传递神经网络

BP神经网络过程：基本思想BP算法是一个迭代算法，它的基本思想如下：将训练集数据输入到神经网络的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这就是前向传播过程。由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小。迭代上述三个步骤（即对数据

bp神经网络反向传播计算迭代神经网络反向传播
bp神经网络反向传播实例反向传递神经网络

神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练出一个最符合真实数据的映射f。训练最符合真实数据f的过程就是神经网络的训练过程，神经网络的训练可以分为两个步骤：一个

bp神经网络反向传播实例神经网络深度学习人工智能反向传播
bp神经网络反向传播推导 bp神经网络正向反馈

BP神经网络该神经网络实现采用三层网络结构，结构如下图所示：输入层节点数为1，隐藏层节点数为4，输出层节点数为1在神经网络实现过程中，核心部分是正向传播和反向传播的实现。下图是正向传播与反向传播的过程图。在看正向传播和反向传播过程之前，先看下面这个例子，能够帮助我们理解这个过程。问题：太郎在超市买了2个100日元一个的苹果，消费税是10%，请计算支付金额。我们计算了购买2个苹果时加上消费税最终需

bp神经网络反向传播推导神经网络人工智能深度学习反向传播
神经网络的反向传播与正则化 bp神经网络反向传播推导

神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程1反向传播算法和BP网络简介2 信息前向传播3 误差反向传播3.1 输出层的权重参数更新3.2 隐藏层的权重参数更新3.3输出层和隐藏层的偏置参数更新3.4 BP算法四个核心公式3.5 BP 算法计算某个训练数据的代价函数对参数的偏导数3.6 BP 算法总结:用“批量梯度下降”算法更新参数4 梯度消失问题及其解决办法5 加快 BP 网络训练速度:Rpro

神经网络的反向传播与正则化 BP神经网络梯度下降反向传播算法权重
深度网络反向传播推导反向传播神经网络模型

文章目录BPNN前向传播反向传播总结参考 BPNNBPNN被认为是最常用的预测方法，BPNN模型的一般结构如下图所示，它由输入层、隐层和输出层三层组成，其中隐层在输入层和输出层之间传递着重要的信息。 BPNN总是由一个或多个隐藏层组成，从而允许网络对复杂功能进行建模。它主要由两个过程组成：正向信息传播和误差反向传播。这三层之间的数学关系可以表示如下：输入层到隐层：隐层到输出层：其中：ym和

深度网络反向传播推导神经网络深度学习机器学习反向传播
机器学习神经网络反向传播例题神经网络算法反向传播

1、如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该

机器学习神经网络反向传播例题机器学习深度学习算法神经网络
神经网络反向传播神经网络反向传播计算

观人工智能课程有感，文章为转载，MIT得人工智能课程推荐一下，基础知识非常值得一看，推荐稍有计算机基础的同学看：https://www.bilibili.com/video/av17963543?p=22。神经网络跳转P121，前言最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，在这里记录下，并且加入自己的理解。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是

神经网络反向传播反向传播权值数据
bp神经网络和DNN区别 dnn神经网络和bp神经网络

BP神经网络存在的问题：输入类型限制：BP神经网络以数值作为输入。如果需要计算图像相关的信息的话，首先需要从图像中提取特征。隐层数量限制：BP学习算法需要巨大的计算量，因此只能包含少量隐含层，从而限制了BP神经网络算法的性能，影响了其在诸多工程领域中的应用。深度学习的相关概念：深度神经网络（DNN）：许多研究通过很多数学和工程技巧来增加神经网络隐层的层数，也就是神经网络的深度，所以称为深度神经网络

bp神经网络和DNN区别人工智能 cnn 深度学习卷积
es 有data节点

1.什么是搜索?　　百度:我们想要查找想要的一些信息比如在百度搜索一本书,一部电影这就是最常见的搜索但是百度!=搜索　　垂直搜索(站内搜索)　　　　互联网的搜索:电商网站,新闻网站,招聘网站,等等　　　　IT系统的搜索:OA软件,办公系统软件,后台管理系统等的搜索　　总结:搜索就是在任何场景下通过你输入的一些关键字查找到你想要的一些有用的信息2.如果用数据库做索引会怎么样?　　数据是存储在数据库

es 有data节点搜索全文检索数据分析
python 系统消息

编码默认情况下，Python 3 源码文件以 UTF-8 编码，所有字符串都是 unicode 字符串。 # -*- coding: UTF-8 -*- 标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。在 Python 3 中，非 ASCII 标识符也是允许的了。python保留字保留字即关键字，我们不能把它们用作任

python 系统消息 python Python 缩进标识符
nginx 打印请求token

nginx小技巧－－－－－持续更新修改版本信息，并隐藏具体的版本号默认Nginx会显示版本信息以及具体的版本号，这些信息给攻击者带来了便利性，便于他们找到具体版本的漏洞。如果需要屏蔽版本号信息，执行如下操作，可以隐藏版本号。[root@proxy ~]# vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf … … http{ server_tokens off;

nginx 打印请求token nginx linux 运维 centos
hivesql生成随机数的函数

扯谈一会最近在写二叉搜索树，我懂得不多，就再写FHQ treap树。写完后，我做测试时发现树形态变化不大，效果不理想。就想着研究随机树生产器。上网查了一下，东西还是蛮多的，就在此整理一下。优质的随机数生成器：random其实c++11已经提供了很好的随机数生成器，包含在头文件，同时需要引用命名空间。随机数生成器一般会用到一下几种：mt19937 Rand(seed);使用梅森旋转算法，效率极高，需

hivesql生成随机数的函数算法经验分享 c++ 随机数
severless容器和severless区别

serverless是什么Serverless首先是用于描述我们的应用程序是明显或充分地依赖第三方应用或服务来管理服务器端逻辑和状态，这些应用是典型的富客户端应用，比如单页Web应用或移动应用，它们使用基于云可访问的数据库比如Parse或Firebase，还有授权服务比如Auth0AWS Cognito等，这些服务类型之前曾经被描述为后端服务，下面使用Baas这一简称代表后端服务(Backend

serverless java 无服务器 Server 服务器

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

51CTO博客