原文:[2] TensorFlow 向前傳播算法(forward-propagation)與反向傳播算法(back-propagation)

TensorFlow Playground http: playground.tensorflow.org 幫助更好的理解,游樂場Playground可以實現可視化訓練過程的工具 TensorFlow Playground的左側提供了不同的數據集來測試神經網絡。默認的數據為左上角被框出來的那個。被選中的數據也會顯示在最右邊的 OUTPUT 欄下。在這個數據中,可以看到一個二維平面上有紅色或者藍色的 ...

2019-01-12 16:32 0 1491 推薦指數:

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前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)

雖然學深度學習有一段時間了,但是對於一些算法的具體實現還是模糊不清,用了很久也不是很了解。因此特意先對深度學習中的相關基礎概念做一下總結。先看看前向傳播算法(Forward propagation)與反向傳播算法(Back propagation)。 1.前向傳播 ...

Sun Apr 28 03:57:00 CST 2019 0 713
Back Propagation:誤差反向傳播算法

1. 誤差反向傳播算法Back Propagation): ①將訓練集數據輸入到神經網絡的輸入層,經過隱藏層,最后達到輸出層並輸出結果,這就是前向傳播過程。②由於神經網絡的輸出結果與實際結果有誤差,則計算估計值與實際值之間的誤差,並將該誤差從輸出層向隱藏層反向傳播,直至傳播到輸入層;③在反向 ...

Sat Jan 25 02:02:00 CST 2020 0 1161
反向傳播Back Propagation

反向傳播Back Propagation) 通常在設計好一個神經網絡后,參數的數量可能會達到百萬級別。而我們利用梯度下降去跟新參數的過程如(1)。但是在計算百萬級別的參數時,需要一種有效計算梯度的方法,這種方法就是反向傳播(簡稱BP), 因此BP並不是一種新的算法,使用BP就是能夠使 ...

Mon Aug 20 05:57:00 CST 2018 0 11181
神經網絡中誤差反向傳播(back propagation)算法的工作原理

注意:版權所有,轉載需注明出處。 神經網絡,從大學時候就知道,后面上課的時候老師也講過,但是感覺從來沒有真正掌握,總是似是而非,比較模糊,好像懂,其實並不懂。 在開始推導之前,需要先做一些准備 ...

Wed Jan 20 00:30:00 CST 2016 2 16523
Backward Propagation 反向傳播

深度學習神經網絡訓練過程主要涉及到兩個過程,一個是數據前向傳播(data forward-propagation),輸入數據經過網絡正向計算,輸出最終結果;另一個是誤差反向傳播(error backward-propagation),網絡輸出結果的誤差和梯度反向傳播,並更新權重。反向傳播過程又可 ...

Sat Aug 21 18:26:00 CST 2021 0 95
標簽傳播算法(Label Propagation)及Python實現

眾所周知,機器學習可以大體分為三大類:監督學習、非監督學習和半監督學習。監督學習可以認為是我們有非常多的labeled標注數據來train一個模型,期待這個模型能學習到數據的分布,以期對未來沒有 ...

Tue Nov 28 23:20:00 CST 2017 0 11377
神經網絡的誤差逆向傳播(error Back Propagation, BP)算法

  BP算法是迄今為止最為成功的神經網絡學習算法,下面主要以多層前饋神經網絡為例推導該算法。 1. M-P 神經元模型   圖1展示了一個經典的神經元模型。在這個模型中,該神經元收到其他神經元傳來的3個輸入信號,這些輸入信號通過帶權重的連接進行傳遞,神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行 ...

Sun Jul 12 07:42:00 CST 2020 0 804
 
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