反向传播python

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RNN系列教程之三 | 基于时间的反向传播算法和梯度消失问题

前一部分中，我们介绍了如何在Python和Theano框架下实现RNN，但还未深入了解时序反向传播算法（BPTT）是如何计算梯度的。 这周，我们将简单介绍BPTT，并解释其与传统反向传播的区别。我们还将了解梯度消失问题，这也是推动LSTM（长短时记忆）和GR
玄学酱 6年前 4024

基础 | 神经网络快速入门：什么是多层感知器和反向传播？

本文对多层感知器和反向传播进行入门级的介绍。作者 Ujjwal Karn 在机器学习领域有三年的从业和研究经验，对深度学习在语音和视觉识别上的应用非常感兴趣。 人工神经网络是一种计算模型，启发自人类大脑处理信息的生物神经网络。人工神经网络在语音识别、计算机视
沉默术士 7年前 2578

谷歌推出Tangent开源库，在Python源代码上做自动微分

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。 和现有的机器学习库不同，Tangent是一个源代码到源代码的系统，使用Python函数f，并用一个新的Python函数来计算f的梯度。这能帮用户更好地
行者武松 6年前 1332

Python实现RNN

一般的前馈神经网络中, 输出的结果只与当前输入有关与历史状态无关, 而递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)神经元的历史输出参与下一次预测. 本文中我们将尝试使用RNN处理二进制加法问题: 两个加数作为两个序列输入, 从右向
技术小阿哥 6年前 1366

用Python 进行深度学习

人脑模拟 深度学习背后的主要原因是人工智能应该从人脑中汲取灵感。此观点引出了“神经网络”这一术语。人脑中包含数十亿个神经元，它们之间有数万个连接。很多情况下，深度学习算法和人脑相似，因为人脑和深度学习模型都拥有大量的编译单元（神经元），这些编译单元（神经元）在
【方向】 5年前 4200

资源 | 机器学习、NLP、Python和Math最好的150余个教程（建议收藏）

尽管机器学习的历史可以追溯到1959年年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和自然语言处理各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表。 通过教程中的简介内容讲述一个概念
优惠码发放 6年前 3405

推荐 ：手把手教你用Python创建简单的神经网络

了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。 神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。 拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称
技术小能手 5年前 2561

三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 1 imp
吞吞吐吐的 6年前 1052

反向传播python 相关的问答

对于tensorflow中的LSTM模型，无法在多次运行中重现相同的结果

我在tensorflow中训练LSTM网络。我的模型具有以下配置： time_steps = 1700 细胞大小：120 输入要素数x = 512。 批量：34 优化器：AdamOptimizer，学习率= 0.01 时期数= 20 我有GT
一码平川MACHEL 5年前 450

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