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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
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
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