【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！ / 开普饭

DL之BP:神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释).案例应用之详细攻略相关文章:DL之DNN之BP:神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字,只需要八张图讲清楚BP类神 ...

磐创AI分享来源 | GiantPandaCV 作者 | OpenMMLab 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/321449610 前言本篇笔记以介绍 p ...

这一期将介绍另一种生成模型-玻尔兹曼机,虽然它现在已经较少被提及和使用,但其对概率密度函数的处理方式能加深我们对生成模型的理解. 作者&编辑 | 小米粥 1 玻尔兹曼机玻尔兹曼机属于另一种显 ...

作者:LORENZ KUHN 编译:ronghuaiyang 导读简要介绍在PyTorch中加速深度学习模型训练的一些最小改动.影响最大的方法.我既喜欢效率又喜欢ML,所以我想我也可以把它写下来. ...

祝读者朋友们新春快乐!! 上一篇收藏|2021年浅谈多任务学习文章对"多任务学习"(Multi-Task Learning,以下简称MTL)的概念.优势.改进方向进行了全面的介绍, ...

大家好,欢迎来到专栏<调参实战>,虽然当前自动化调参研究越来越火,但那其实只是换了一些参数来调,对参数的理解和调试在机器学习相关任务中是最基本的素质,在这个专栏中我们会带领大家一步一步理解 ...

优化是机器学习领域最有趣的主题之一.我们日常生活中遇到的大多数问题都是通过数值优化方法解决的.在这篇文章中,让我们研究一些基本的数值优化算法,以找到任意给定函数(这对于凸函数最有效)的局部最优解.让我 ...

在单层感知器的基础上,引入隐藏层即可得到多层感知器和深度神经网络,结构如下在上述网络中,信号从输入层开始,经过线性组合和激活函数的处理,输入到下一层的神经元,信号依次经过各个隐藏层的处理,最终输出到 ...

在深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法中,我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结,这里我们更进一步,对DNN的反向传播算法(Back Propagation,BP)做一个总结. 1. DNN反向 ...

机器视觉课堂 OpenCV.Halcon等机器视觉专业学习交流平台,服务于工业自动化.先进机器人技术.人工智能等相关专业技术人才.定期发布最新机器视觉相关新闻.应用案例.技术资料.展会信息等信息. 5 ...

LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件.在自然语言处理.语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果. <Long Short Term Memor ...

作者|小舟来源|机器之心损失线性组合是正确的选择吗?这篇文章或许能够给你答案. 在机器学习中,损失的线性组合无处不在.虽然它们带有一些陷阱,但仍然被广泛用作标准方法.这些线性组合常常让算法难以调整 ...

来源:数据派THU,编辑:黄继彦本文约3500字,建议阅读9分钟本文介绍了一些关于机器学习和线性组合的部分问题以及缓解该问题的方法. 在机器学习中,损失的线性组合无处不在.虽然它们带有一些陷阱,但 ...

和其它文章初衷一样,网上解释很多,但是讲的不是很明白,在看完几篇参考博客后特此记录简介先拿语音识别任务来说,如果现在有一个包含剪辑语音和对应的文本,我们不知道如何将语音片段与文本进行对应,这样对于 ...

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