backpropagation精品文章

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  深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)相遇（三）[譯]

  上次說(shuō)到誤差梯度的反向傳播（Backpropagation），這次咱們從這繼續(xù)。需要說(shuō)明的是，原文太長(zhǎng)，有的地方會(huì)有些冗長(zhǎng)啰嗦，所以后面的我會(huì)選擇性地進(jìn)行翻譯，然后附上一些思考和問(wèn)題的注釋?zhuān)瑫?huì)更像讀書(shū)筆記吧，這樣也...

  _ipo 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  人工智能術(shù)語(yǔ)表

  ...propagation 前向傳播 feedforward neural network 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Backpropagation Algorithm 反向傳播算法 (batch) gradient descent （批量）梯度下降法 (overall) cost function （整體）代價(jià)函數(shù) squared-error 方差 average sum-of-s...

  pingan8787 2019-07-30 15:16 評(píng)論0 收藏0
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  超過(guò) 150 個(gè)最佳機(jī)器學(xué)習(xí)，NLP 和 Python教程

  ... Linear classification: Support Vector Machine, Softmax?(Stanford 231n) Backpropagation Yes you should understand backprop?(medium.com/@karpathy) Can you give a visual explanation for the back...

  JayChen 2019-07-30 15:11 評(píng)論0 收藏0
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  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN算法(理論篇)

  ...erceptron ）。 1986年，Rumelhar和Hinton等人提出了反向傳播（ Backpropagation ，BP）算法，這是最著名的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成：輸入層( input layer ), 隱藏層 ( hidden layers ), 輸出層 ( output layers )...

  BenCHou 2019-07-30 15:15 評(píng)論0 收藏0
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  （一）線(xiàn)性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

  ...傳播（BPTT）算法進(jìn)行訓(xùn)練 訓(xùn)練RNN的一個(gè)典型算法是BPTT（backpropagation through time）算法。通過(guò)名字，你也能發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)基于BP的算法。 如果你很了解常規(guī)的BP算法，那么BPTT算法和常規(guī)的BP算法沒(méi)有很大的不同。唯一的不同是，RNN...

  zilu 2019-07-30 15:18 評(píng)論0 收藏0
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  回顧Deep Learning三劍客的艱難歷程，30年的不悔堅(jiān)持

  ...學(xué)習(xí)的領(lǐng)袖人物，人們津津樂(lè)道于他們提出的后傳播算法Backpropagation。其實(shí)在人工智能的研究中，他們只是復(fù)活了一個(gè)早已被遺忘的理論。?當(dāng)人工智能領(lǐng)域在20世紀(jì)50年代起步的時(shí)候，生物學(xué)家開(kāi)始提出簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)理論，來(lái)解釋...

  explorer_ddf 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  GOOGLE 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯系統(tǒng)是如何實(shí)現(xiàn)的

  ...度在于，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)通過(guò)一種稱(chēng)為反向傳播/梯度下降（Backpropagation/GradientDescent，https://codesachin.wordpress.com/2015/12/06/backpropagation-for-dummies/）的算法，來(lái)訓(xùn)練這些數(shù)據(jù)：GNMT 團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了另外一個(gè)驚人的現(xiàn)象：如果只是向框架中輸...

  blair 2019-04-25 18:09 評(píng)論0 收藏0
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  從RNN到LSTM，性能良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是如何工作的？

  ...中的每次循環(huán)都對(duì)應(yīng)著不同的time-step，其算法的名字叫做Backpropagation through time。即對(duì)于一個(gè)長(zhǎng)sequence，從第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)計(jì)算到最后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)，得到所有Loss之后，從最后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)開(kāi)始回傳，直到到達(dá)最初的時(shí)間點(diǎn)，同時(shí)進(jìn)行...

  sihai 2019-06-26 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  （五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)

  ...d def backward_step(activations, targets, layers): Perform the backpropagation step over all the layers and return the parameter gradients. Input: activations: A list of forwar...

  figofuture 2019-07-30 15:17 評(píng)論0 收藏0
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  Machine Learning 機(jī)器學(xué)習(xí)筆記

  ... 第五周：Neural Networks: Learning 5.1 Neural Networks Learning 5.2 Backpropagation in Practice 第六周：Advice for Applying Machine Learning 6.1 Advice for Applying Machine Learning 6.2 Machine Lear...

  forsigner 2019-06-26 18:21 評(píng)論0 收藏0