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Python機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用之基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測篇詳解_python_腳本之家

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一+ 目錄 一、Introduction 1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn) 非線性映射能力:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從輸入到輸出的映射功能,數(shù)學(xué)理論證明三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠以任
www.dbjr.com.cn/article/2348...htm 2025-5-29

python深度學(xué)習(xí)人工智能BackPropagation鏈?zhǔn)椒▌t_python_腳本之家

這篇文章主要為大家介紹了python深度學(xué)習(xí)人工智能BackPropagation鏈?zhǔn)椒▌t的示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助 + 目錄 1.鏈?zhǔn)椒▌t 根據(jù)以前的知識,如果我們需要尋找到目標(biāo)參數(shù)的值的話,我們需要先給定一個(gè)初值,然后通過梯度下降,不斷對其更新,直到最終的損失值最小即可。而其中最關(guān)鍵的一環(huán),就是梯...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-9

python實(shí)現(xiàn)BackPropagation算法_python_腳本之家

實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)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(jì)算w(權(quán)重)和b(偏置)相對于目標(biāo)函數(shù)的導(dǎo)數(shù),這樣就可以在原來的w,b的基礎(chǔ)上減去偏導(dǎo)數(shù)來更新。其中我上次寫的python實(shí)現(xiàn)梯度下降中有一個(gè)函數(shù)backprop(x,y)就是用來實(shí)現(xiàn)反向傳播的算法。
www.dbjr.com.cn/article/1305...htm 2025-5-12

吳恩達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)練習(xí):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(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

numpy實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法的步驟_python_腳本之家

defbackpropagation(self, X, y, learning_rate): # 反向傳播算法實(shí)現(xiàn) # 前向計(jì)算,得到輸出值 output=self.feed_forward(X) foriinreversed(range(len(self._layers))):# 反向循環(huán) layer=self._layers[i]# 得到當(dāng)前層對象 # 如果是輸出層 iflayer==self._layers[-1]:# 對于輸出層 ...
www.dbjr.com.cn/article/1771...htm 2025-5-28

python機(jī)器學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

當(dāng)我們要求其的loss function最小時(shí),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(jìn)行求導(dǎo),然后求出其極值。 從右手邊開始逆推,首先對W2進(jìn)行求導(dǎo)。 代入損失函數(shù)公式: 然后,我們進(jìn)行化簡: 化簡到這里,我們同理再對W1進(jìn)行求導(dǎo)。
www.dbjr.com.cn/article/1487...htm 2025-5-17

Python實(shí)現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練網(wǎng)絡(luò) 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(shè)計(jì)有所幫助。
www.dbjr.com.cn/article/1280...htm 2025-6-9

python、java等哪一門編程語言適合人工智能?_python_腳本之家

就像獵豹一樣,C/C++主要用于對執(zhí)行速度要求很高的時(shí)候。它主要用于簡單程序,統(tǒng)計(jì)人工智能,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個(gè)常見的例子。Backpropagation 只用了幾頁的C/C++代碼,但是要求速度,哪怕程序員只能提升一點(diǎn)點(diǎn)速度也是好的。 JAVA 新來者,Java使用了LISP中的幾個(gè)理念,最明顯的是垃圾收集。它的可移植性使它可以適用于任...
www.dbjr.com.cn/article/1280...htm 2025-5-19

PyTorch學(xué)習(xí)筆記之回歸實(shí)戰(zhàn)_python_腳本之家

loss.backward()# backpropagation, compute gradients optimizer.step()# apply gradients 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)之前我們需要先定義優(yōu)化器和損失函數(shù)。torch.optim包中包括了各種優(yōu)化器,這里我們選用最常見的SGD作為優(yōu)化器。因?yàn)槲覀円獙W(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,所以我們要把網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)net.parameters()傳入優(yōu)化器中,并設(shè)置學(xué)習(xí)率(一般小于...
www.dbjr.com.cn/article/1410...htm 2025-6-9

Spring詳細(xì)講解7種事務(wù)傳播方式_java_腳本之家

@Transactional(propagation = Propagation.NOT_SUPPORTED) 下面逐個(gè)介紹下這7中事務(wù)傳播方式: 1. REQUIRED: Spring的默認(rèn)事務(wù)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(yùn)行在一個(gè)事務(wù)中,如果當(dāng)前存在一個(gè)事務(wù)(比如其他有事務(wù)的service方法調(diào)用此方法),則運(yùn)行在當(dāng)前事務(wù)中,否則開啟一個(gè)新的事務(wù)。
www.dbjr.com.cn/article/2715...htm 2025-6-6