github: https://github.com/mattm/simple-neural-network

blog: https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/

backpropagation的更多相关文章

  1. 神经网络与深度学习（3）：Backpropagation算法

    本文总结自<Neural Networks and Deep Learning>第2章的部分内容. Backpropagation算法 Backpropagation核心解决的问题: ∂C ...

  2. [Math] Backpropagation

    没啥自己的内容,推荐若干链接,这些是真爱,你值得拥有. Principles of training multi-layer neural network using backpropagation ...

  3. Back-propagation, an introduction

    About Contact Subscribe   Back-propagation, an introduction Sanjeev Arora and Tengyu Ma  •  Dec 20, ...

  4. 递归神经网络（RNN，Recurrent Neural Networks)和反向传播的指南 A guide to recurrent neural networks and backpropagation（转载）

    摘要 这篇文章提供了一个关于递归神经网络中某些概念的指南.与前馈网络不同,RNN可能非常敏感,并且适合于过去的输入(be adapted to past inputs).反向传播学习(backprop ...

  5. Backpropagation 算法的推导与直观图解

    摘要 本文是对 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程中 Backpropagation Algorithm 一小节的延伸.文章分三个部分:第一部分给出一个简单的神经网络模型和 B ...

  6. [2] TensorFlow 向前传播算法(forward-propagation)与反向传播算法(back-propagation)

    TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlo ...

  7. 李宏毅机器学习笔记4：Brief Introduction of Deep Learning、Backpropagation(后向传播算法)

    李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对 ...

  8. 深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

    深度学习课程笔记(三)Backpropagation 反向传播算法 2017.10.06  材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS1 ...

  9. (zhuan) How to Train Neural Networks With Backpropagation

    this blog from: http://blog.demofox.org/2017/03/09/how-to-train-neural-networks-with-backpropagation ...

  10. 【转】Principles of training multi-layer neural network using backpropagation

    Principles of training multi-layer neural network using backpropagation http://galaxy.agh.edu.pl/~vl ...

随机推荐

  1. jquery绑定onkeyup()事件3中方法

    $('input').keyup(function () { ... }); $('input').bind('keyup', function () { ... }); $('input').liv ...

  2. python 生成器和迭代器有这篇就够了

    本节主要记录一下列表生成式,生成器和迭代器的知识点 列表生成器 首先举个例子 现在有个需求,看列表 [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],要求你把列表里面的每个值加1,你怎么实现呢? 方法一(简 ...

  3. 【BZOJ2684】【CEOI2004】锯木厂选址（斜率优化，动态规划）

    [BZOJ2684][CEOI2004]锯木厂选址(斜率优化,动态规划) 题面 万恶的BZOJ因为权限题的原因而做不了... 我要良心的提供题面 Description 从山顶上到山底下沿着一条直线种 ...

  4. Linux内核调优参数说明

    该脚本是我常用的系统安装后执行脚本,包括开机启动服务.内核.SSH优化. !/bin/sh 服务优化,(sshd.network.crond.syslog.rsyslog)服务保持默认开机启动 Ser ...

  5. python 时间模块time，datetime详细介绍

    模块(module)是 Python 中非常重要的东西,你可以把它理解为 Python 的扩展工具.换言之,Python 默认情况下提供了一些可用的东西,但是这些默认情况下提供的还远远不能满足编程实践 ...

  6. Android TV 电视调试和遥控器事件监听

    Android TV 真机调试 要进行Android TV开发免不了要进行真机调试. 1.确定电视盒子和开发机器在同一局域网中 2.打开电视盒子的adb允许调试开关 3.进入adb所在文件夹进行adb ...

  7. 灵感&小思路

    1.被处理的数据量级比较大.没有明显规律可循,可以分割.或者提取文件,采用分步和保存思想去解决. 比如在使用python的正则re模块时候,根据被处理对象提取属性抽象一个基类,方法实现分步,并且把中间 ...

  8. htop命令使用详解

    一.htop 简介 htop 是Linux系统中的一个互动的进程查看器,一个文本模式的应用程序(在控制台或者X终端中),需要ncurses.与Linux传统的top相比,htop更加人性化.它可让用户 ...

  9. 序列化、反序列化（Serializable特性）

    //需要被实例化的类 using System.Collections; using UnityEngine; [Serializable] public class SerializableClas ...

  10. map/vector erase

    问题核心:erase之后迭代器是否失效 vector调用erase之后,该迭代器之后的迭代器都失效: map调用erase之后,其他迭代器并不会失效. vector<int> vecDat ...