原文:Backpropagation 算法的推导与直观图解

摘要 本文是对 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程中 Backpropagation Algorithm 一小节的延伸。文章分三个部分:第一部分给出一个简单的神经网络模型和 Backpropagation 以下简称 BP 算法的具体流程。第二部分以分别计算第一层和第二层中的第一个参数 parameters,在神经网络中也称之为 weights 的梯度为例来解释 BP 算法流 ...

2017-08-06 20:55 2 10961 推荐指数:

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立体几何初步--投影与直观图

投影与直观图 平行投影与直观图 点 M' 叫做点M在平面α内关于直线l的平行投影(或象) 图形F上所有点在平面α内关于直线l的IP你高兴投影构成F’, F' 叫做图形F在α内关于直线l的平行投影 平面α叫做投射面,l 叫做投射线 直线或线段 ...

Mon Jan 06 22:42:00 CST 2020 0 793
BP神经网络:误差反向传播算法公式推导图解

BP神经网络:误差反向传播算法公式推导 开端: BP算法提出 1. BP神经网络参数符号及激活函数说明 2. 网络输出误差(损失函数)定义 3. 隐藏层与输出层间的权重更新公式推导 ...

Sun May 30 08:57:00 CST 2021 0 183
AdaBoost 算法原理及推导

AdaBoost(Adaptive Boosting):自适应提升方法。 1、AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重,增加分错样例的权重,使得分类器在迭代过程中逐步改进,最终将所有分类器线性组合得到最终分类器 ...

Sun Jul 05 23:46:00 CST 2015 0 13089
1.XGBOOST算法推导

最近因为实习的缘故,所以开始复习各种算法推导~~~就先拿这个xgboost练练手吧。 (参考原作者ppt 链接:https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取码:bt5s ) 1.xgboost的原理   首先值得说明 ...

Fri Apr 05 04:22:00 CST 2019 0 855
EM算法-完整推导

前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来推导一波. Jensen 不等式 在满足: 一个 concave 函数, 即 形状 ...

Wed Dec 18 08:45:00 CST 2019 0 922
BPTT算法推导

随时间反向传播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符号注解: \(K\):词汇表的大小 \(T\):句子的长度 \(H\):隐藏层单元数 \(E_t\):第t个时刻(第t个word)的损失函数,定义为交叉熵误差\(E_t=-y_t ...

Fri Apr 01 00:35:00 CST 2016 6 21463
SVM算法推导,可以看看

转自:https://blog.csdn.net/hx14301009/article/details/79762666 SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机。支持向量机是我们用于分类的一种算法。让我们以一个小故事的形式,开启我们的SVM之旅 ...

Sat Dec 28 01:03:00 CST 2019 0 913
 
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