BP神经网络梯度下降算法 目录(?)[+] 菜鸟初学人智相关问题，智商低，艰苦学习中，转文只为保存，其中加上了一些个人注释，便于更简单的理解~新手也可以看，共勉。 转自博客园@ 编程De： http ...

神经网络与机器学习 第5章 随机梯度下降法-BP的起源 神经网络的训练有很多方法，以数值优化为基础的随机梯度学习算法能够处理大规模的数据集合，它也是后面多层神经网络后向传播算法的基础。 随机梯度下降是以均方误差为目标函数的近似最速下降算法，该算法被广泛用于自适应信号处理领域 ...

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说，学到不少知识。下面是一些笔记概要。 一、 神经网络 神经网络我之前听过无数次 ...

一、序言 　　动量梯度下降也是一种神经网络的优化方法，我们知道在梯度下降的过程中，虽然损失的整体趋势是越来越接近0，但过程往往是非常曲折的，如下图所示： 　　特别是在使用mini-batch后，由于单次参与训练的图片少了，这种“曲折”被放大了好几倍。前面我们介绍过L2 ...

在求解神经网络算法的模型参数，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我个人学习时对梯度下降的理解，如有不对的地方欢迎指出。 1、✌ 梯度定义 微积分我们学过，对多元函数的各个变量求偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式 ...

本文总结自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分内容。 使用梯度下降算法进行学习（Learning with gradient descent） 1. 目标 我们希望有一个算法，能让我们找到权重和偏置，以至于网络的输出y(x) 能够拟合所有 ...

一、BP算法的意义 对于初学者来说，了解了一个算法的重要意义，往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation，后向传播)算法，具有非凡的历史意义和重大的现实意义。 1.1、历史意义 1969年,作为人工神经网络创始人的明斯基(Marrin M ...

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDg4 ...