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Python機器學習應用之基于BP神經網絡的預測篇詳解_python_腳本之家

BP(back propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的神經網絡模型之一+ 目錄 一、Introduction 1 BP神經網絡的優(yōu)點 非線性映射能力:BP神經網絡實質上實現了一個從輸入到輸出的映射功能,數學理論證明三層的神經網絡就能夠以任
www.dbjr.com.cn/article/2348...htm 2025-5-29

python深度學習人工智能BackPropagation鏈式法則_python_腳本之家

這篇文章主要為大家介紹了python深度學習人工智能BackPropagation鏈式法則的示例詳解,有需要的朋友可以借鑒參考下,希望能夠有所幫助 + 目錄 1.鏈式法則 根據以前的知識,如果我們需要尋找到目標參數的值的話,我們需要先給定一個初值,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。而其中最關鍵的一環(huán),就是梯...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-9

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

numpy實現神經網絡反向傳播算法的步驟_python_腳本之家

defbackpropagation(self, X, y, learning_rate): # 反向傳播算法實現 # 前向計算,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

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候。它主要用于簡單程序,統(tǒng)計人工智能,如神經網絡就是一個常見的例子。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點速度也是好的。 JAVA 新來者,Java使用了LISP中的幾個理念,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學習筆記之回歸實戰(zhàn)_python_腳本之家

loss.backward()# backpropagation, compute gradients optimizer.step()# apply gradients 訓練網絡之前我們需要先定義優(yōu)化器和損失函數。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。因為我們要對網絡的參數進行優(yōu)化,所以我們要把網絡的參數net.parameters()傳入優(yōu)化器中,并設置學習率(一般小于...
www.dbjr.com.cn/article/1410...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