反向传播算法

反向传播算法 微信公众号：幼儿园的学霸 个人的学习笔记，关于OpenCV,关于机器学习, …。问题或建议，请公众号留言; 在上一篇文章中对神经网络模型的前向传播算法做了总结，这里更进一步

反向传播算法的公式推导

概念 反向传播（Back Propagation, BP）算法是使用梯度下降法相关的算法来优化一个神经网络时计算每一层梯度的方法，主要使用了多元函数的链式法则： 已知多元函数

softmax的log似然代价函数（公式求导）

在人工神经网络（ANN）中，Softmax通常被用作输出层的激活函数。这不仅是因为它的效果好，而且因为它使得ANN的输出值更易于理解。同时，softmax配合log似然代价函数，其训练效果也要比采用二

反向传播算法的直观理解

一、反向传播的由来 在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。 关于ANN的结构，我不再多说，网上有大量的学习资料，主要就是搞清一些名词： 输入层/输入

反向传播算法的原理与应用解析

内容概要 反向传播算法是深度学习领域中的一种核心技术，它通过计算损失函数的梯度信息，有效地调整神经网络中的权重，从而使模型的预测能力不断提高。本文将围绕反向传播的基本原理，探讨它在神经网络中的广泛应

红黑树的插入与删除

本文着重介绍了红黑树的插入和删除操作，由于网上很多介绍红黑树的博文只介绍操作过程，而不解释为什么进行该操作，或者仅仅用“符合红黑树的五个性质”一带而过，令人费解。因此，本文在介绍各种插入和删除操作的同

“反向传播算法”过程及公式推导

一、定义 首先来一个反向传播算法的定义（转自维基百科）：反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人

详解反向传播算法--转自知乎

本文转自知乎，作者晓雷。原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25081671 （上篇） https://zhuanlan.zhihu.com/p/25416673

基于SpringBoot的学生选课管理系统的设计与实现

1.引言 在当今的软件开发领域，企业级应用的开发和部署速度直接影响着业务的竞争力。Spring Boot以其轻量级、快速启动和强大的集成能力，成为构建现代企业级应用的首选框架。本文将带您深入了解Sp

【人工智能在制造业的具体应用案例-预测性维护】

首先，数据采集部分。制造业中的设备通常会有传感器，采集振动、温度、压力等数据。需要提到C#的串口通信或者网络通信库，比如SerialPort类或者使用Socket编程，或者MQTT这样的协议来接收实时

反向传播的工作过程以及公式推导

作者：陈唯源 链接：https://www.zhihu.com/question/24827633/answer/91489990 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者

NDCG、AUC介绍

SIGIR的一篇推荐算法论文中提到用NDCG和AUC作为比较效果的指标，之前没了解过这两个指标，便查找相关概念，整理如下。   一、NDCG 1.DCG      

模式识别与机器学习（二）：常用的概率分布（共轭分布等）

第二章主要介绍几个重要的概率分布及其特性。 1. 二值变量的概率分布        假设一个二元随机变量，

交叉熵代价函数（作用及公式推导）

交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函

(持续更新中!!~)11、原来可以这样理解C语言_深入理解指针(4/8)const修饰指针

目录  4. const修饰指针 4.1 const修饰变量 4.2 const修饰指针变量  4. const修饰指针 4.1 const修饰变量         变量是可以修改