BP神經網絡梯度下降算法 目錄(?)[+] 菜鳥初學人智相關問題，智商低，艱苦學習中，轉文只為保存，其中加上了一些個人注釋，便於更簡單的理解~新手也可以看，共勉。 轉自博客園@ 編程De： http ...

神經網絡與機器學習 第5章 隨機梯度下降法-BP的起源 神經網絡的訓練有很多方法，以數值優化為基礎的隨機梯度學習算法能夠處理大規模的數據集合，它也是后面多層神經網絡后向傳播算法的基礎。 隨機梯度下降是以均方誤差為目標函數的近似最速下降算法，該算法被廣泛用於自適應信號處理領域 ...

這幾天圍繞論文A Neural Probability Language Model 看了一些周邊資料，如神經網絡、梯度下降算法，然后順便又延伸溫習了一下線性代數、概率論以及求導。總的來說，學到不少知識。下面是一些筆記概要。 一、 神經網絡 神經網絡我之前聽過無數次 ...

一、序言 　　動量梯度下降也是一種神經網絡的優化方法，我們知道在梯度下降的過程中，雖然損失的整體趨勢是越來越接近0，但過程往往是非常曲折的，如下圖所示： 　　特別是在使用mini-batch后，由於單次參與訓練的圖片少了，這種“曲折”被放大了好幾倍。前面我們介紹過L2 ...

在求解神經網絡算法的模型參數，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法。下面是我個人學習時對梯度下降的理解，如有不對的地方歡迎指出。 1、✌ 梯度定義 微積分我們學過，對多元函數的各個變量求偏導數，把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...

本文總結自《Neural Networks and Deep Learning》第1章的部分內容。 使用梯度下降算法進行學習（Learning with gradient descent） 1. 目標 我們希望有一個算法，能讓我們找到權重和偏置，以至於網絡的輸出y(x) 能夠擬合所有 ...

一、BP算法的意義 對於初學者來說，了解了一個算法的重要意義，往往會引起他對算法本身的重視。BP(Back Propagation，后向傳播)算法，具有非凡的歷史意義和重大的現實意義。 1.1、歷史意義 1969年,作為人工神經網絡創始人的明斯基(Marrin M ...

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