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解讀多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播原理

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為什么要用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2020-06-13 13:11:39

非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),打造未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組件

`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,獲取長時記憶(long-range dependency)至關(guān)重要。對于序列數(shù)據(jù)(例如語音、語言),遞歸運算
2018-11-12 14:52:50

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在胸癌診斷中的應(yīng)用研究

為了提高胸癌識別的識別精度,提出了應(yīng)用反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation, BP)建立胸癌診斷。BP 網(wǎng)絡(luò)是一種典型的多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)模式,利用均方誤差和梯
2010-01-20 16:02:2421

用現(xiàn)場可編程門陣列設(shè)計前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文給出了利用現(xiàn)場可編程門陣列來實現(xiàn)多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播-BP 網(wǎng)絡(luò))的方法。首先利用了相關(guān)軟件在理論上作了算法上的仿真,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬
2010-01-25 11:56:136

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在異向介質(zhì)基本結(jié)構(gòu)分析中的應(yīng)用

為了減少傳統(tǒng)數(shù)值分析法由于厚度諧振而引起的結(jié)果錯誤問題,實現(xiàn)異向介質(zhì)高分析精度與高效率的共存,建立基于反向傳播多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的異向介質(zhì)電磁特性與
2010-02-09 14:57:457

基于前向?qū)ο?b class="flag-6" style="color: red">傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息檢索技術(shù)研究

提出了一種基于前向?qū)ο?b class="flag-6" style="color: red">傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息檢索算法。分析了信息檢索技術(shù)的基本概念、原理、以及檢索方式,研究了科技信息檢索的流程,研究了前向?qū)ο?b class="flag-6" style="color: red">傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型
2012-10-17 11:19:5331

多層感知器和反向傳播進行入門級的介紹

本文對多層感知器和反向傳播進行入門級的介紹。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型,啟發(fā)自人類大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型,啟發(fā)自人類大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別、計算機視覺和文本處理領(lǐng)域取得了一系列突破,讓機器學(xué)習(xí)研究和產(chǎn)業(yè)感到了興奮。
2017-11-15 15:26:014070

基于擴展反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法

針對單輸入單輸出非線性系統(tǒng)的不確定性問題,提出了一種新型的基于擴展反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法。首先,采用離線數(shù)據(jù)來訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值向量;然后,通過在線調(diào)節(jié)伸縮因子和逼近精度估計值
2017-12-01 13:53:310

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識,1986年,Rumelhart等提出了誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱BP網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation),該網(wǎng)絡(luò)是一種單向傳播多層前向網(wǎng)絡(luò)。 誤差反向傳播
2017-12-06 15:11:580

基于反相傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進的MGEKF算法

增益修改的卡爾曼濾波( MGEKF)算法在實際應(yīng)用時,一般使用帶有誤差的測量值代替真實值進行增益修正計算,導(dǎo)致修正結(jié)果也被誤差污染。針對這一問題,提出一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( BPNN)改進
2017-12-18 14:27:130

利用SQL查詢語句構(gòu)建隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

我們將純粹用SQL實現(xiàn)含有一個隱藏層(以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數(shù))的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包含前向傳播反向傳播,將在 BigQuery 的單個SQL查詢語句中實現(xiàn)
2018-05-15 17:48:00978

基于Numpy實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播

和DeepMind數(shù)據(jù)科學(xué)家、Udacity深度學(xué)習(xí)導(dǎo)師Andrew Trask一起,基于Numpy手寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),更深刻地理解反向傳播這一概念。
2018-04-01 09:29:004760

手動設(shè)計一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(前向傳播反向傳播

本文主要寫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進行一次完整的訓(xùn)練,包括前向傳播反向傳播,并自己手寫一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2018-05-28 10:35:2017482

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法?,F(xiàn)實任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,大多是在使用 BP
2018-06-19 15:17:1542819

反向傳播算法的工作原理

反向傳播算法(BP算法)是目前用來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最常用且最有效的算法。作為谷歌機器學(xué)習(xí)速成課程的配套材料,谷歌推出一個演示網(wǎng)站,直觀地介紹了反向傳播算法的工作原理。
2018-07-02 16:01:109665

如何使用numpy搭建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)方法和程序概述

內(nèi)容將繼續(xù)秉承之前 DNN 的學(xué)習(xí)路線,在利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,先嘗試?yán)胣umpy手動搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以期對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積機制、前向傳播反向傳播的原理和過程有更深刻的理解。
2018-10-20 10:55:555799

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值反向傳播機制和MATLAB的實現(xiàn)方法

降低了網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練的數(shù)量級。本文以MINST手寫體數(shù)據(jù)庫為訓(xùn)練樣本,討論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值反向傳播機制和MATLAB的實現(xiàn)方法;對激活函數(shù)tanh和relu梯度消失問題進行分析和優(yōu)化,對改進后的激活函數(shù)進行訓(xùn)練,得出最優(yōu)的修正參數(shù)
2018-12-06 15:29:4814

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的dropout是什么?怎么使用

Dropout是在《ImageNet Classification with Deep Convolutional》這篇論文里提出來為了防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合。它的主要思想是讓隱藏層的節(jié)點在每次迭代時(包括正向和反向傳播)有一定幾率(keep-prob)失效。
2020-01-28 17:44:0021242

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其主要的特點是:信號是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。具體來說,對于如下的只含一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:輸入向量應(yīng)為n個特征
2020-09-24 11:51:3512811

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論到實踐(2):理解并實現(xiàn)反向傳播及驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否正確

專欄中《零神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)》系列持續(xù)更新介紹神經(jīng)元怎么工作,最后使用python從0到1不調(diào)用任何依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架(不使用tensorflow等框架)...
2020-12-10 19:27:06595

淺析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)反向傳播算法(BP)

在 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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(jié),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(jié)。 1. DNN反向傳播算法要解決的問題
2021-03-22 16:28:223110

基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)算法

使用脈沖序列進行數(shù)據(jù)處理的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的低功耗特性,但由于學(xué)習(xí)算法不成熟,多層網(wǎng)絡(luò)練存在收斂困難的問題。利用反向傳播網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)算法成熟和訓(xùn)練速度快的特點,設(shè)計一種遷移學(xué)習(xí)算法?;?b class="flag-6" style="color: red">反向
2021-05-24 16:03:0715

BP(BackPropagation)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹及公式推導(dǎo)

BP(BackPropagation)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹及公式推導(dǎo)(電源和地電氣安全間距)-該文檔為BP(BackPropagation)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹及公式推導(dǎo)詳述資料,講解的還不錯,感興趣的可以下載看看…………………………
2021-07-26 10:31:3248

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理簡述—參數(shù)正則

前面的一篇原理簡述的文章中,給大家簡單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前(后)傳播的有向圖、反向傳播的計算和更新。這篇文章跟大家簡單討論一下神經(jīng)...
2022-02-07 11:33:023

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心,我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-02-23 09:14:442256

詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播和梯度下降

摘要:反向傳播指的是計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。
2023-03-14 11:07:10589

三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在本文中,我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。
2023-05-15 14:19:181096

手寫數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)(2)

在練習(xí)二中,手寫數(shù)字識別使用數(shù)值微分的方式實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),現(xiàn)在用誤差反向傳播法來實現(xiàn)。兩者的區(qū)別僅僅是使用不同方法求梯度。
2023-06-23 16:57:00424

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python代碼

的卷積操作,將不同層次的特征進行提取,從而通過反向傳播算法不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,最終實現(xiàn)分類和預(yù)測等任務(wù)。 在本文中,我們將介紹如何使用Python實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并詳細(xì)說明每一個步驟及其原理。 第一步:導(dǎo)入必要的庫 在開始編寫代碼前,我們需要先導(dǎo)入一些必要的Python庫。具體如
2023-08-21 16:41:35615

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法,其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成,可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重,從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:361867

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程

,其獨特的卷積結(jié)構(gòu)可以有效地提取圖像和音頻等信息的特征,以用于分類、識別等任務(wù)。本文將從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)、前向傳播算法、反向傳播算法等方面探討其算法流程與模型工作流程,并介紹其在圖像分類、物體檢測和人臉識別等領(lǐng)域中的應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)
2023-08-21 16:50:191316

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

著重要作用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network, BPNN)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種常見的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),
2023-08-22 16:45:182941

Kaggle知識點:訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的7個技巧

科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用隨機梯度下降進行訓(xùn)練,模型權(quán)重使用反向傳播算法進行更新。通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決的優(yōu)化問題非常具有挑戰(zhàn)性,盡管這些算法在實踐中表現(xiàn)出色,但不能保證它們會及時收斂到一個良好的模型
2023-12-30 08:27:54319

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