AI 反向传播神经网络
反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络
AI 反向传播神经网络的更多相关文章
- 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—编程作业 Programming Exercise 4—反向传播神经网络
课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 ba ...
- 第四节课-反向传播&&神经网络1
2017-08-14 这节课的主要内容是反向传播的介绍,非常的详细,还有神经网络的部分介绍,比较简短. 首先是对求导,梯度的求解.反向传播的核心就是将函数进行分解,分段求导,前向计算损失,反向计算各个 ...
- Python3 反向传播神经网络-Min-Batch(根据吴恩达课程讲解编写)
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 20 13:47:54 2018 @author: markli " ...
- 【神经网络】BP反向传播神经网络
BP算法细节 参数说明:假设有n层.J表示代价函数,和上面的E是同样的意思,只不过用不同的字母写而已. 分析:要想知道第l层的第i个结点的残差,必须知道层已经计算出来了残差,你只要把后面一层的每个结点 ...
- 反向传播神经网络(BP)
实验部分: ①输入.输出矢量及问题的阐述 由题意输入变量取值范围为e={-2,-1,0,1,2}和ec={-2,-1,0,1,2},则输入矢量有25种情况,分别如下所示: 则由T=int((e+ec) ...
- [AI]神经网络章2 神经网络中反向传播与梯度下降的基本概念
反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预 ...
- AI之旅(7):神经网络之反向传播
前置知识 求导 知识地图 神经网络算法是通过前向传播求代价,反向传播求梯度.在上一篇中介绍了神经网络的组织结构,逻辑关系和代价函数.本篇将介绍如何求代价函数的偏导数(梯度). 梯度检测 在 ...
- 浅层神经网络 反向传播推导:MSE softmax
基础:逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法? logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”. 对单个样本: 第i层的权重W[i]维度的 ...
- NLP教程(3) | 神经网络与反向传播
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-det ...
随机推荐
- Java 支付宝支付,退款,单笔转账到支付宝账户(支付宝支付)
最近一直在接触第三方,刚接入完支付宝的API做一下总结,个人能力薄弱有不对的地方望指教. 做的是一个小型电商项目,所以会接入第三方的支付和登入功能, 第一次接入第三方撸了很多官方文档. 进入主题, ...
- WCF Service 转换为Web Service 中字段属性
1.新建WCF服务,服务中包含对象 2.部署WCF服务,并将其转换为应用程序 3.通过添加服务引用,使用WCF服务 4.调用对应的对象时需要对应的值设置为True. 参考:https://cloud. ...
- 汇编语言--CPU资源和存储器(二)
二.CPU资源和存储器 需要访问的硬件资源主要有:CPU内部资源.存储器和I/O端口. 1.寄存器组 (1)16位寄存器组 16位CPU所含有的寄存器有(见图2.1中16位寄存器部分): 4个数据寄存 ...
- MySQl创建用户和授权
权限的管理: 如何创建用户和密码 给当前的用户授权 移除当前用户的权限 首先进去到mysql数据库下: mysql> use mysql Database changed 其次, 对新用户进行增 ...
- 【读书笔记】iOS-开发者证书
虽然使用通配符听起来很赞,但问题是使用这种App ID的应用无法使用苹果的Push Notification服务以及应用内支付服务. 如果你有钱的话,建议单独买一个设备用于开发,将来你可能会安装iOS ...
- loadrunner 脚本开发-字符串编码转换
字符串编码转换 by:授客 QQ:1033553122 相关函数 lr_convert_string_encoding函数 功能:字符串编码转换 原型: int lr_convert_string ...
- 《数据库系统概念》10-ER模型
通过建立实体到概念模型的映射,Entity-Relationship Model可以表达整个数据库的逻辑结构,很多数据库产品都采用E-R模型来表达数据库设计. 一.E-R模型采用了三个基本概念:实体集 ...
- LaTeX:图形的填充(生成阴影图形)
将内网和外网看到的综合整理. 韦恩图Venn \documentclass{standalone} \usepackage{tikz} %导出为图片需要安装imagemagick %https://t ...
- 12、多线程:Threading、守护线程
线程与进程: 线程对于进程来说,就好似工厂里的工人,分配资源是分配到工厂,工人再去处理. 线程是被系统独立调度和分派的基本单位,线程自己不拥有系统资源,只拥有一点儿在运行中必不可少的资源,但它可与同属 ...
- Tensorflow实现稀疏自动编码(SAE)
1.概述 人在获取图像时,并不是像计算机逐个像素去读,一般是扫一眼物体,大致能得到需要的信息,如形状,颜色,特征.怎么让机器也有这项能力呢,稀疏编码来了. 定义: 稀疏自编码器(Sparse Auto ...