什么是神经网络学习中的反向传播算法？
反向传播算法是神经网络中用于训练的核心算法，它通过计算损失函数相对于网络参数的梯度来更新参数，从而最小化损失函数。这个过程涉及到了复杂的数学运算，但其基本思想是利用链式法则来高效地计算这些梯度。通过反向传播，神经网络能够从输出层向输入层逐层调整权重，以提高模型的预测准确性。 反向传播算法的基本原理 ...
【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）
需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期，没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题，以...
[帮助文档] TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
[帮助文档] TPP方案代码调用redis遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
[帮助文档] SAE助力TapTap微服务改造并快速上云的成功案例
Serverless应用引擎SAE（Serverless App Engine）能帮助微服务应用极速上云，并能通过灵活的应用启停降低资源使用成本，降低运维难度。本文介绍SAE助力TapTap进行微服务改造并快速上云的成功案例。
十一、神经网络的成本函数和误差反向传播算法
1、Cost Function对于逻辑回归来说，归一化之后的成本函数形式如下所示：神经网络的成本函数是上述逻辑回归成本函数的一般泛化，其形式如下所示：其中 L L L表示神经网络的层数， s l s_l sl表示第 l l l层中的神经元的个数， K K K表示输出层神经元的个数，即分类的数量。注意...
神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降，链式求导法则而来的
原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： 计...
人工神经网络之反向传播算法
都说《机器学习》是学计算机的人必须要看的一本书，确实不是浪得虚名。看了一章人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容，相比单个感知器而言，采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面，下面总结下它基本的处理框架。 ANN核心数据结构: 复制代码 typedef struct ...
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
1. 回顾DNN的反向传播算法 我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中，我们是首先计算出输出层的δLδL: δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL)δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL) 利用数学归纳法，用δl+1δl+1的值一步步...
零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法
神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示： sigmoid函数的定义如下： ...
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