欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明,来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程. 全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的…

本文导读: 前言 如何保障线程安全 CAS原理剖析 CPU如何保证原子操作 解密CAS底层指令 小结 朋友,文章优先发布公众号,如果你愿意,可否扫文末二维码关注下? 前言 日常编码过程中,基本不会直接用到 CAS 操作,都是通过一些JDK 封装好的并发工具类来使用的,在 java.util.concurrent 包下. 但是面试时 CAS 还是个高频考点,所以呀,你还不得不硬着头皮去死磕一下这块的技能点,总比一问三不知强吧? 一般都是先针对一些简单的并发知识问起,还有的面试官,比较直接: 面试官…

MySQL 分区表原理及数据备份转移实战 1.分区表含义 分区表定义指根据可以设置为任意大小的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分.实际上,表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表.用户所选择的.实现数据分割的规则被称为分区函数,这在MySQL中它可以是模数,或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表,或者是一个内部HASH函数,或一个线性HASH函数. 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表. 2.分区表优点 1)分区表更容易维护.对于那些已经失去保…

一文搞懂Java环境变量 记得刚接触Java,第一件事就是配环境变量,作为一个初学者,只知道环境变量怎样配,在加上各种IDE使我们能方便的开发,而忽略了其本质的东西,只知其然不知其所以然,随着不断的深入,终于明白了Java环境变量所代表的的含义. 首先我们来看一下Java中的环境变量,以我自己的为例 JAVA_HOME:C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_144 PATH:%JAVA_HOME%\bin CLASSPATH:.(英文下的一个. 有的版本是.; 还有后面跟…

开始 在互联网中的每一刻,你可能都在享受着Base64带来的便捷,但对于Base64的基础原理又了解多少?今天这篇文章带领大家了解一下Base64的底层实现. base64是什么东东呢? Base64编码是网络上常见的用于传输8bit字节数据的一种编码方式之一,所以可以依据概括:它是一种编码方式,记住它不是加密的方式,它没有秘钥的概念,任何人拿到数据都能解析出来.它只是一种编码方式!! 到底哪些地方会使用? 我们在参数传输的过程中肯定遇到过这样一种情况:使用全英文的没问题,但一旦涉及到中文就会出…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 一．反向传播算法简介 二．前馈计算的过程 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层的计算 三．反向传播的计算 计算偏导数 四．参考文献 一．反向传播算法 反向传播算法[1](Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识,在这一小节里,我们会较为详细的介绍这一重点知识. 我…

@ 目录 前言 正文 启动原理 事件驱动 自动配置原理 Condition注解原理 总结 前言 SpringBoot是Spring的包装,通过自动配置使得SpringBoot可以做到开箱即用,上手成本非常低,但是学习其实现原理的成本大大增加,需要先了解熟悉Spring原理.如果还不清楚Spring原理的,可以先查看博主之前的文章,本篇主要分析SpringBoot的启动.自动配置.Condition.事件驱动原理. 正文 启动原理 SpringBoot启动非常简单,因其内置了Tomcat,所以只需…

首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解).当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络. 1.神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训练法则中的输出 由于sign函数时非连续函数,这使得它不可微,因而不能使用上面的梯度下降算法来最…

前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法. 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧. 神经网络 先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图1就是一个标准的M-P神经元模型. [神经元工作流程] 每个神经元接受n个(图1中只有3个)来自其他神经元或者直接输入的输入信号(图1中分别为x0,x1,x2),这些输入信号分别与每条“神经”的权重相…

机器学习中,神经网络算法可以说是当下使用的最广泛的算法.神经网络的结构模仿自生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,想下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位:如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激活,否则不被激活.误差逆传播算法(error back propagation)是神经网络中最有代表性的算法,也是使用最多的算法之一. 误差逆传播算法理论推导 误差逆传播算法(error back propagation)简称BP网络算法.而一般在说BP网…