【深度学习】BP反向传播算法Python简单实现
转载：火烫火烫的 个人觉得BP反向传播是深度学习的一个基础，所以很有必要把反向传播算法好好学一下 得益于一步一步弄懂反向传播的例子这篇文章，给出一个例子来说明反向传播 不过是英文的，如果你感觉不好阅读的话，优秀的国人已经把它翻译出来了。 一步一步弄懂反向传播的例子（中文翻译） 然后我使用 ...
原文：DNN的BP算法Python简单实现
BP算法是神经网络的基础，也是最重要的部分。由于误差反向传播的过程中，可能会出现梯度消失或者爆炸，所以需要调整损失函数。在LSTM中，通过sigmoid来实现三个门来解决记忆问题，用tensorflow实现的过程中，需要进行梯度修剪操作，以防止梯度爆炸。RNN的BPTT算法同样存在着这样的问题，所以步数超过 步以后，记忆效果大大下降。LSTM的效果能够支持到 多步数，太长了也不行。如果要求更长的记 ...
2017-10-19 16:18 0 1863 推荐指数：
相关推荐
深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解决的问题 在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播 ...
深度学习系列二（DNN的有监督训练-BP算法）
DNN的有监督训练-BP算法 这里以$K$类分类问题来对BP算法进行描述。实际上对于其他问题（如回归问题）基本是一样的。给定训练样本为：$(\mathbf{x},\mathbf{y})$，其中$\mathbf{x}$为样本的特征，$\mathbf{y}$为类别标签，其形式 ...
BP算法在minist数据集上的简单实现
BP算法在minist上的简单实现 数据：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 参考：blog,blog2,blog3,tensorflow 推导：http://www.cnblogs.com/yueshangzuo/p/8025157.html ...
bp算法的一个简单例子
《视觉机器学习20讲》中简单讲解了一下bp算法的基本原理，公式推导看完后不是特别能理解，在网上找到一个不错的例子：BP算法浅谈（Error Back-propagation），对bp算法的理解非常有帮助。于是为了加强记忆，将文中的示例代码用Python重新写了一遍。 使用梯度下降算法 ...
反向传播（BP）算法理解以及Python实现
全文参考《机器学习》-周志华中的5.3节-误差逆传播算法；整体思路一致，叙述方式有所不同； 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法； 首先需要明确一些概念， 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
关于BP算法在DNN中本质问题的几点随笔 [原创 by 白明] 微信号matthew-bai
随着deep learning的火爆，神经网络(NN)被大家广泛研究使用。但是大部分RD对BP在NN中本质不甚清楚，对于为什这么使用以及国外大牛们是什么原因会想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment ...
(手写实现)BP神经网络python实现简单的线性回归
预测线性函数 z = w1 * x1 + w2 * x2 ...