python反向传播算法relu / 张生荣

python里反向传播算法详解

反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而偏导数给 ...

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本 ...

一.任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务,网络输入节点数为2,隐藏层的节点数设计为:25,50,25,输出层2 个节点,分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率,如图所示.我们并没有采用S ...

目录 1. 导入包 2. 生成数据 3. 训练数据 4. 绘制图像 5. 代码 1. 导入包我们这次的任务是随机生成一些离散的点,然后用直线(y = w *x + b )去拟合首先看一下我们需要导 ...

实现神经网络的权重和偏置更新,很重要的一部就是使用BackPropagation(反向传播)算法.具体来说,反向传播算法就是用误差的反向传播来计算w(权重)和b(偏置)相对于目标函数的导数,这样就可以 ...

使用TensorFlow的一个优势是,它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量. TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的.这步将通过声明优化函数(optim ...

前言: 反向传播的目的是计算成本函数C对网络中任意w或b的偏导数.一旦我们有了这些偏导数,我们将通过一些常数 α的乘积和该数量相对于成本函数的偏导数来更新网络中的权重和偏差.这是流行的梯度下降算法.而 ...

目录 1.定义Loss Function 2.Gradient Descent 3.求偏微分 4.反向传播 5.总结 BP算法是适用于多层神经网络的一种算法,它是建立在梯度下降法的基础上的.本文着重推 ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整:或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支 ...

pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch ...

之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

Python算法的分类对葡萄酒数据集进行测试,由于数据集是多分类且数据的样本分布不平衡,所以直接对数据测试,效果不理想.所以使用SMOTE过采样对数据进行处理,对数据去重,去空,处理后数据达到均衡, ...

目录一.问题背景二.Canny 算法 (一).高斯平滑 (二)Sobel算子计算梯度 (三)非极大化抑制 (四)滞后边缘跟踪一.问题背景纸面上有一枚一元钱的银币,你能在 Canny 和 Hou ...

目录 ROT13算法的解释示例程序代码缺点 ROT13算法的分析到目前为止,您已经了解了反向密码和Caesar密码算法.现在,让我们讨论一下ROT13算法及其实现. ROT13算法的解释 RO ...

本文实例讲述了Python快速查找算法的应用,分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下: import random def partition(list_object,start,end): ran ...

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图结构(Graph).分享给大家供大家参考,具体如下: 图结构(Graph)--算法学中最强大的框架之一.树结构只是图的一种特殊情况. 如果我们可将自己的工作 ...

本文实例讲述了Python基于分水岭算法解决走迷宫游戏.分享给大家供大家参考,具体如下: #Solving maze with morphological transformation "& ...

本文实例讲述了python二分查找算法的递归实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里先提供一段二分查找的代码: def binarySearch(alist, item): first = 0 ...