【深度學習】BP反向傳播算法Python簡單實現
轉載：火燙火燙的 個人覺得BP反向傳播是深度學習的一個基礎，所以很有必要把反向傳播算法好好學一下 得益於一步一步弄懂反向傳播的例子這篇文章，給出一個例子來說明反向傳播 不過是英文的，如果你感覺不好閱讀的話，優秀的國人已經把它翻譯出來了。 一步一步弄懂反向傳播的例子（中文翻譯） 然后我使用 ...
原文：DNN的BP算法Python簡單實現
BP算法是神經網絡的基礎，也是最重要的部分。由於誤差反向傳播的過程中，可能會出現梯度消失或者爆炸，所以需要調整損失函數。在LSTM中，通過sigmoid來實現三個門來解決記憶問題，用tensorflow實現的過程中，需要進行梯度修剪操作，以防止梯度爆炸。RNN的BPTT算法同樣存在着這樣的問題，所以步數超過 步以后，記憶效果大大下降。LSTM的效果能夠支持到 多步數，太長了也不行。如果要求更長的記 ...
2017-10-19 16:18 0 1863 推薦指數：
相關推薦
深度神經網絡（DNN）反向傳播算法(BP)
在深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Propagation，BP）做一個總結。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題 在了解DNN的反向傳播算法前，我們先要知道DNN反向傳播 ...
深度學習系列二（DNN的有監督訓練-BP算法）
DNN的有監督訓練-BP算法 這里以$K$類分類問題來對BP算法進行描述。實際上對於其他問題（如回歸問題）基本是一樣的。給定訓練樣本為：$(\mathbf{x},\mathbf{y})$，其中$\mathbf{x}$為樣本的特征，$\mathbf{y}$為類別標簽，其形式 ...
BP算法在minist數據集上的簡單實現
BP算法在minist上的簡單實現 數據：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 參考：blog,blog2,blog3,tensorflow 推導：http://www.cnblogs.com/yueshangzuo/p/8025157.html ...
bp算法的一個簡單例子
《視覺機器學習20講》中簡單講解了一下bp算法的基本原理，公式推導看完后不是特別能理解，在網上找到一個不錯的例子：BP算法淺談（Error Back-propagation），對bp算法的理解非常有幫助。於是為了加強記憶，將文中的示例代碼用Python重新寫了一遍。 使用梯度下降算法 ...
反向傳播（BP）算法理解以及Python實現
全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法；整體思路一致，敘述方式有所不同； 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法； 首先需要明確一些概念， 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...
關於BP算法在DNN中本質問題的幾點隨筆 [原創 by 白明] 微信號matthew-bai
隨着deep learning的火爆，神經網絡(NN)被大家廣泛研究使用。但是大部分RD對BP在NN中本質不甚清楚，對於為什這么使用以及國外大牛們是什么原因會想到用dropout/sigmoid/ReLU/change learnRate/momentum/ASGD/vanishment ...
(手寫實現)BP神經網絡python實現簡單的線性回歸
預測線性函數 z = w1 * x1 + w2 * x2 ...