bp神经网络用途算法

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一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 5年前 2345

浅谈神经网络训练方法，Deepmind更青睐正向传播

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者文海宁，银行算法工程师。 深度学习的神经网络训练方法有除了典型的反向传播，也有被Deepmind青睐的正向传播，以及以BAM网络背后的双向传播，本文将对这些训练方法进行简单的探讨，如果你有兴趣，欢迎留言。 1. 典型的BAM
青衫无名 5年前 1455

神经网络研究项目--以工程师的视角

                                   机器学习研究项目--以机器视觉工程师的视角(MLP篇)   一、机器学习的基本概念和区分；         机器学习的概念已经出现很长时间了，它本身也形成复杂的学科分类。这里基于相关资料学习
禾路 8年前 552

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光，在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用，近几年也相继被深度学习方法实现了。 无论是对数据
行者武松 5年前 1302

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
知与谁同 5年前 2600

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是如果说DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。
玄学酱 5年前 2641

一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

从广义上来说，NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积
青衫无名 5年前 1504

【深度学习之美】卷地风来忽吹散，积得飘零美如画（入门系列之十）

系列文章： 一入侯门“深”似海，深度学习深几许（深度学习入门系列之一）人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）Hell
玉來愈宏 5年前 2399

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