文章 2024-06-18 来自:开发者社区

BP反向传播神经网络的公式推导

假设我们有以下三层神经网络: 输入层:2个神经元 隐藏层:3个神经元 输出层:2个神经元 假设使用sigmoid函数作为激活函数,定义如下: 现在,我们来推导反向传播算法的每一步公式。 ...

BP反向传播神经网络的公式推导
文章 2024-03-25 来自:开发者社区

LSTM(长短期记忆)网络的算法介绍及数学推导

前言 按照国际惯例,首先声明:本文只是我自己学习的理解,虽然参考了他人的宝贵见解,但是内容不乏不准确的地方,希望批评指正,共同进步。 本文旨在说明LSTM正向传播及反向传播的算法及数学推导过程,其他内容CSDN上文章很多,不再赘述。因此在看本文前必须掌握以下两点基础知识: ①RNN的架构及算法:RNN作为LSTM的基础,是必须要先掌握的。 夹带私货,推...

LSTM(长短期记忆)网络的算法介绍及数学推导

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文章 2023-05-22 来自:开发者社区

深度学习基础入门篇[9.2]:卷积之1*1 卷积(残差网络)、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例

深度学习基础入门篇[9.2]:卷积之1*1 卷积(残差网络)、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例 1.1*1 卷积 $1\times{1}$ 卷积,与标准卷积完全一样,唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$ ,也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系,而把关注点放在不同通道间。当输入矩阵的尺寸为$3\times{3}$ ,通道数也为3时,使用4个$1\times{1}...

深度学习基础入门篇[9.2]:卷积之1*1 卷积(残差网络)、2D/3D卷积、转置卷积数学推导、应用实例
文章 2023-05-20 来自:开发者社区

BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解

正文##BP神经网络算法推导给定训练集:D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},xi∈RI,yi∈RO,即数据有D 个特征,标签为O 维实值向量。因此,我们定义一个拥有I 个输入层神经元、O个输出层神经元的神经网络,且设该网络的隐藏层神经元个数为H。其中,隐藏层第h 个神经元的阀值...

BP神经网络(Back Propagation Neural Network)算法原理推导与Python实现详解
文章 2023-01-16 来自:开发者社区

CV学习笔记-BP神经网络训练实例(含详细计算过程与公式推导)

BP神经网络训练实例1. BP神经网络关于BP神经网络在我的上一篇博客《CV学习笔记-推理和训练》中已有介绍,在此不做赘述。本篇中涉及的一些关于BP神经网络的概念与基础知识均在《CV学习笔记-推理和训练》中,本篇仅推演实例的过程。BP的算法基本思想: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&#x...

CV学习笔记-BP神经网络训练实例(含详细计算过程与公式推导)
文章 2022-06-07 来自:开发者社区

Sigmoid信念网络|机器学习推导系列(二十八)

一、概述Sigmoid信念网络(Sigmoid Belief Network,SBN)是一种有向图模型,这里的信念网络指的就是贝叶斯网络,也就是有向图模型,sigmoid指的就是sigmoid函数:在Sigmoid信念网络中同样有两观测变量和隐变量,不过他们的连接是有向的,...

Sigmoid信念网络|机器学习推导系列(二十八)
文章 2022-06-07 来自:开发者社区

高斯网络|机器学习推导系列(二十二)

一、概述高斯网络是一种概率图模型,对于普通的概率图模型,其随机变量的概率分布是离散的,而高斯网络的概率分布是连续的高斯分布。高斯网络也分为有向图和无向图,其中有向图叫做高斯贝叶斯网络(Gaussian Bayesian Network,GBN),无向图叫做高斯马尔可夫网络(...

高斯网络|机器学习推导系列(二十二)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

深度神经网络基本问题的原理详细分析和推导

目录神经网络算法的直观了解21 表征假设和激活函数1 神经网络过程描述2 神经网络相关的几个问题22 结构设计Architecture Design23 代价函数Cost Function和优化目标Optimization objective24 如何进行优化3 参考资料前馈传播和结构设计11 本章节说明12 通用逼近定理的严谨表述12 从非线性讲起为什么使用激活函数13 前馈网络拟合函数过程2....

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

Ian Goodfellow:生成对抗网络 GAN 的公式是怎样推导出来的

昨天,谷歌大脑研究科学家、《深度学习》的作者之一Ian Goodfellow在Twitter推荐了他最喜欢的两个机器学习“黑魔法”(Theory Hack)。Ian Goodfellow还是生成对抗网络GAN的提出者,利用这两个技巧,他在著名的GAN论文中推导了一个公式。 很多时候,我们想用代数/微积分来分析神经网络的最优行为。神经网络模型通常非常复杂,用代数方法来实现权重衰减或许可行,但想用.....

文章 2018-04-21 来自:开发者社区

全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。 1.介绍 对于图像分析而言,具体可以将其划分为很多类型的....

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