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python實現BackPropagation算法_python_腳本之家
實現神經網絡的權重和偏置更新,很重要的一部就是使用BackPropagation(反向傳播)算法。具體來說,反向傳播算法就是用誤差的反向傳播來計算w(權重)和b(偏置)相對于目標函數的導數,這樣就可以在原來的w,b的基礎上減去偏導數來更新。其中我上次寫的python實現梯度下降中有一個函數backprop(x,y)就是用來實現反向傳播的算法。
www.dbjr.com.cn/article/1305...htm 2025-5-12
吳恩達機器學習練習:神經網絡(反向傳播)_python_腳本之家
diff=np.linalg.norm(numeric_grad-analytic_grad)/np.linalg.norm(numeric_grad+analytic_grad) print('If your backpropagation implementation is correct,\nthe relative difference will be smaller than 10e-9 (assume epsilon=0.0001).\nRelative Difference: {}\n'.format(diff)) 1 gradient_checking(theta...
www.dbjr.com.cn/article/2096...htm 2021-4-15
python機器學習之神經網絡實現_python_腳本之家
當我們要求其的loss function最小時,我們需要逆向來求,也就是所謂的backpropagation。 我們要分別對W1和W2進行求導,然后求出其極值。 從右手邊開始逆推,首先對W2進行求導。 代入損失函數公式: 然后,我們進行化簡: 化簡到這里,我們同理再對W1進行求導。
www.dbjr.com.cn/article/1487...htm 2025-5-17
Python實現的人工神經網絡算法示例【基于反向傳播算法】_python_腳本...
trainingExamples.append((x, y)) # 開始用反向傳播算法訓練網絡 backPropagation(trainingExamples, etah, input_dim, output_dim, hidden_dim, hidden_num) tEnd=datetime.datetime.now() print("time cost:") print(tEnd-tStart) 希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
www.dbjr.com.cn/article/1280...htm 2025-6-9
Spring詳細講解7種事務傳播方式_java_腳本之家
@Transactional(propagation = Propagation.NOT_SUPPORTED) 下面逐個介紹下這7中事務傳播方式: 1. REQUIRED: Spring的默認事務傳播方式。從字面意思看,它表示此枚舉修飾的service方法必須運行在一個事務中,如果當前存在一個事務(比如其他有事務的service方法調用此方法),則運行在當前事務中,否則開啟一個新的事務。
www.dbjr.com.cn/article/2715...htm 2025-6-6