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  • 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)相遇(三)[譯]

    上次說到誤差梯度的反向傳播(Backpropagation),這次咱們從這繼續(xù)。需要說明的是,原文太長,有的地方會有些冗長啰嗦,所以后面的我會選擇性地進(jìn)行翻譯,然后附上一些思考和問題的注釋,會更像讀書筆記吧,這樣也...

    _ipo 評論0 收藏0
  • 人工智能術(shù)語表

    ...propagation 前向傳播 feedforward neural network 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Backpropagation Algorithm 反向傳播算法 (batch) gradient descent (批量)梯度下降法 (overall) cost function (整體)代價函數(shù) squared-error 方差 average sum-of-s...

    pingan8787 評論0 收藏0
  • 超過 150 個最佳機(jī)器學(xué)習(xí),NLP 和 Python教程

    ... Linear classification: Support Vector Machine, Softmax?(Stanford 231n) Backpropagation Yes you should understand backprop?(medium.com/@karpathy) Can you give a visual explanation for the back...

    JayChen 評論0 收藏0
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN算法(理論篇)

    ...erceptron )。 1986年,Rumelhar和Hinton等人提出了反向傳播( Backpropagation ,BP)算法,這是最著名的一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成:輸入層( input layer ), 隱藏層 ( hidden layers ), 輸出層 ( output layers )...

    BenCHou 評論0 收藏0
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    ...傳播(BPTT)算法進(jìn)行訓(xùn)練 訓(xùn)練RNN的一個典型算法是BPTT(backpropagation through time)算法。通過名字,你也能發(fā)現(xiàn)這是一個基于BP的算法。 如果你很了解常規(guī)的BP算法,那么BPTT算法和常規(guī)的BP算法沒有很大的不同。唯一的不同是,RNN...

    zilu 評論0 收藏0
  • 回顧Deep Learning三劍客的艱難歷程,30年的不悔堅持

    ...學(xué)習(xí)的領(lǐng)袖人物,人們津津樂道于他們提出的后傳播算法Backpropagation。其實在人工智能的研究中,他們只是復(fù)活了一個早已被遺忘的理論。?當(dāng)人工智能領(lǐng)域在20世紀(jì)50年代起步的時候,生物學(xué)家開始提出簡單的數(shù)學(xué)理論,來解釋...

    explorer_ddf 評論0 收藏0
  • GOOGLE 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯系統(tǒng)是如何實現(xiàn)的

    ...度在于,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會通過一種稱為反向傳播/梯度下降(Backpropagation/GradientDescent,https://codesachin.wordpress.com/2015/12/06/backpropagation-for-dummies/)的算法,來訓(xùn)練這些數(shù)據(jù):GNMT 團(tuán)隊還發(fā)現(xiàn)了另外一個驚人的現(xiàn)象:如果只是向框架中輸...

    blair 評論0 收藏0
  • 從RNN到LSTM,性能良好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是如何工作的?

    ...中的每次循環(huán)都對應(yīng)著不同的time-step,其算法的名字叫做Backpropagation through time。即對于一個長sequence,從第一個時間點(diǎn)計算到最后一個時間點(diǎn),得到所有Loss之后,從最后一個時間點(diǎn)開始回傳,直到到達(dá)最初的時間點(diǎn),同時進(jìn)行...

    sihai 評論0 收藏0
  • (五)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門之構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)

    ...d def backward_step(activations, targets, layers): Perform the backpropagation step over all the layers and return the parameter gradients. Input: activations: A list of forwar...

    figofuture 評論0 收藏0
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    forsigner 評論0 收藏0

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