神经网络中权重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改变将影响到接下来的网络层,直到输出层,最终影响损失函数  \(\color{red}{公式推导符号说明}\) 符号 说明 \(n_l\) 网络层 ...
以下公式是用来衡量病毒传播效果的。我不认为有实际的操作意义, 但是里面的几个关键指标K, CT还是有很强的解释意义的。 Custs 是种子用户数量, Custs t 是过了一个时间周期后, 增加的新用户人数。t则是周期, 可以选择天,月年。 确定T周期后, 通过大数据统计, 计算K值和ct值。 传播周期是指种子用户在一轮传播后, 失去了再邀请新用户的能力。换句话说, 是一个新用户用户了 天时间成功 ...
2016-08-09 16:53 0 8257 推荐指数:
 神经网络中权重 \(w^{(l)}_{ij}\) 的改变将影响到接下来的网络层,直到输出层,最终影响损失函数  \(\color{red}{公式推导符号说明}\) 符号 说明 \(n_l\) 网络层 ...
这可能是我见过的反向传播算法理论中最易理解的解释和最简洁形式的公式推导了 😃 本文以多层感知机为例, 但不局限于某种激活函数或损失函数. 先上精简版的图示, 帮助解释: 反向传播的目的是更新神经元参数,而神经元参数正是 \(z=wx+b\) 中的 (w,b). 对参数的更新 ...
一、勒索病毒典型传播途径 (一)网站挂马 用户浏览挂有木马病毒的网站,上网终端计算机系统极可能被植入木马并感染上勒索病毒。 (二)邮件传播 邮件传播是目前互联网上常见的病毒传播方式。攻击者通过利用当前热门字样,在互联网上撒网式发送垃圾邮件、钓鱼邮件,一旦收件人点开带有勒索病毒的链接或附件 ...
神经网络的前向传播和反向传播公式详细推导 本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读,有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解 ...
一、反向传播的由来 在我们开始DL的研究之前,需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。关于ANN的结构,我不再多说,网上有大量的学习资料,主要就是搞清一些名词:输入层/输入神经元,输出层/输出神经元,隐层/隐层神经元,权值,偏置,激活函数接下来我们需要知道ANN是怎么训练的,假设 ...
反向传播四公式: 反向传播的最终目的是求得使代价C最小时w、b的最佳值,为了方便计算引入了神经单元误差δ_j^l,其定义为误差C关于某个神经单元z的关系; 其定义如上所示,某神经元误差为代价C(总误差)关于z的偏导数,其中l为神经网络的层数,j为第几个神经元 ...
转载自 :《 “反向传播算法”过程及公式推导(超直观好懂的Backpropagation)》 前言 入门机器学习,阅读很多文章,都强调对于基础概念都需要好好了解。 想起当时自己刚入门深度学习的时候,当时对神经网络的“反向传播”机制不是很理解(这对理解以后的很多概念来说,很重 ...
病毒扩散仿真程序,用 python 也可以。 运行效果: https://www.bilibili.com/video/av89012144/ 概述 事情是这样的,B 站 UP 主 @ele 实验室,写了一个简单的疫情传播仿真程序,告诉大家在家待着的重要性,视频相信大家都看过了,并且 UP ...