原文:Backpropagation 算法的推導與直觀圖解

摘要 本文是對 Andrew Ng 在 Coursera 上的機器學習課程中 Backpropagation Algorithm 一小節的延伸。文章分三個部分:第一部分給出一個簡單的神經網絡模型和 Backpropagation 以下簡稱 BP 算法的具體流程。第二部分以分別計算第一層和第二層中的第一個參數 parameters,在神經網絡中也稱之為 weights 的梯度為例來解釋 BP 算法流 ...

2017-08-06 20:55 2 10961 推薦指數:

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立體幾何初步--投影與直觀圖

投影與直觀圖 平行投影與直觀圖 點 M' 叫做點M在平面α內關於直線l的平行投影(或象) 圖形F上所有點在平面α內關於直線l的IP你高興投影構成F’, F' 叫做圖形F在α內關於直線l的平行投影 平面α叫做投射面,l 叫做投射線 直線或線段 ...

Mon Jan 06 22:42:00 CST 2020 0 793
BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導圖解

BP神經網絡:誤差反向傳播算法公式推導 開端: BP算法提出 1. BP神經網絡參數符號及激活函數說明 2. 網絡輸出誤差(損失函數)定義 3. 隱藏層與輸出層間的權重更新公式推導 ...

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

AdaBoost(Adaptive Boosting):自適應提升方法。 1、AdaBoost算法介紹 AdaBoost是Boosting方法中最優代表性的提升算法。該方法通過在每輪降低分對樣例的權重,增加分錯樣例的權重,使得分類器在迭代過程中逐步改進,最終將所有分類器線性組合得到最終分類器 ...

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

最近因為實習的緣故,所以開始復習各種算法推導~~~就先拿這個xgboost練練手吧。 (參考原作者ppt 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1MN2eR-4BMY-jA5SIm6WCGg 提取碼:bt5s ) 1.xgboost的原理   首先值得說明 ...

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

前篇已經對EM過程,舉了扔硬幣和高斯分布等案例來直觀認識了, 目標是參數估計, 分為 E-step 和 M-step, 不斷循環, 直到收斂則求出了近似的估計參數, 不多說了, 本篇不說栗子, 直接來推導一波. Jensen 不等式 在滿足: 一個 concave 函數, 即 形狀 ...

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

隨時間反向傳播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符號注解: \(K\):詞匯表的大小 \(T\):句子的長度 \(H\):隱藏層單元數 \(E_t\):第t個時刻(第t個word)的損失函數,定義為交叉熵誤差\(E_t=-y_t ...

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

轉自:https://blog.csdn.net/hx14301009/article/details/79762666 SVM的英文全稱是Support Vector Machines,我們叫它支持向量機。支持向量機是我們用於分類的一種算法。讓我們以一個小故事的形式,開啟我們的SVM之旅 ...

Sat Dec 28 01:03:00 CST 2019 0 913
 
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