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山东大学人工智能导论实验二 前向传播和反向传播

目录 【实验目标】 【实验内容】 【代码要求】 【文档要求】 ---- 【实验目标】 理解前向传播和反向传播 应用作业一中提到的基本操作 【实验内容】 假设X有n个样本,属于m=3个类别, 表示样本属于第...m类的概率,请实现 的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b),每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值,计算cross entropy loss,其中σ(∙)表示sigmoid函数。...【代码要求】 按代码模板实现函数功能 【文档要求】 前向传播及反向传播涉及到的公式计算(参考) ①在前向传播的过程中,可以如下表示  粘贴代码输出结果截图。...如下所示: 初学人工智能导论,可能存在错误之处,还请各位不吝赐教。 受于文本原因,本文相关实验工程无法展示出来,现已将资源上传,可自行下载。...山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播-深度学习文档类资源-CSDN下载山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播详解博客地址:https://blog.cs更多下载资源、学习资料请访问

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观点 | Geoffrey Hinton:放弃反向传播,我们的人工智能需要重头再来

Axios 机器之心编译 三十多年前,深度学习著名学者 Geoffrey Hinton 参与完成了论文《Experiments on Learning by Back Propagation》,提出了反向传播这一深刻影响人工智能领域的方法...》);三十多年后,这篇论文成为了人工智能爆发的中心。...Experiments on Learning by Back Propagation》链接:http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/bptr.pdf 会上其他科学家认为反向传播人工智能的未来仍然起到关键作用...李飞飞评论道:「反向传播非常重要,它就像是飞机上的劳斯莱斯引擎,虽然飞机无法做到像飞鸟一样机敏而灵活。」她又说:「赞同 Hinton 关于没有工具是永恒的观点,甚至反向传播或者深度学习也不例外。...研究人员提出的容器(capsule)概念正是 Hinton 对于未来人工智能形态的探索。不可否认的是,在无监督学习的道路上,我们还有很长的一段路要走。

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spring事务传播

Spring 事务的传播级别 Spring 事务传播级别与数据库事务隔离级别不同,传播分为 7 种级别: PROPAGATION_REQUIRED:Spring的默认传播级别,如果上下文中存在事务则加入当前事务...PROPAGATION_MANDATORY:该传播级别要求上下文中必须存在事务,否则抛出异常 PROPAGATION_REQUIRES_NEW:该传播级别每次执行都会创建新事务,并同时将上下文中的事务挂起...PROPAGATION_NEVER:该传播级别要求上下文中不能存在事务,否则抛出异常。...PROPAGATION_REQUIRED 在UserService中申明事务的传播级别为PROPAGATION.REQUIRED: @Service public class UserServiceImpl...Propagation.REQUIRES_NEW传播级别下会开启自己的事务,独立运行 外围开启事务 方法一: @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED

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反向传播算法

反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch...我们现在来讲一下反向传播算法,它是计算偏导数的一种有效方法 3 反向传播算法 首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算下式: ?...反向传播算法的思路如下:给定一个样例 (x, y),我们首先进行“前向传导”运算,计算出网络中所有的激活值,包括h[W,b](x)的输出值。...以上的逐步反向递推求导的过程就是“反向传播”算法的本意所在。 4 计算我们需要的偏导数,计算方法如下: ? 最后,我们用矩阵-向量表示法重写以上算法。...4 BP算法伪代码 反向传播算法可表示为以下几个步骤。 1 进行前馈传导计算,利用前向传导公式,得到L2, L3, ... 直到输出层Lnl 的激活值。

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CNN的反向传播DNN中的反向传播卷积神经网络中的反向传播

DNN中的反向传播 反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一,在训练神经网络时,训练分为两个步骤:计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算,而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。...于是梯度的计算被分为反向传播链条上的几个部分,将复杂的求导分割为层内运算的求导,上一层的梯度可以由本层的梯度递归的求出。...卷积神经网络中的反向传播 卷积神经网络相比于多层感知机,增加了两种新的层次——卷积层与池化层。由于反向传播链的存在,要求出这两种层结构的梯度,仅需要解决输出对权值的梯度即可。...池化层的梯度 池化层用于削减数据量,在这一层上前向传播的数据会有损失,则在反向传播时,传播来的梯度也会有所损失。一般来说,池化层没有参数,于是仅需要计算梯度反向传播的结果。...反向传播梯度 理论分析 对于卷积网络,前向传播公式为: $$a^l= \sigma(z^l) = \sigma(a{l-1}*Wl +b^l) $$ 其中$*$为卷积运算(不为乘法运算),DNN的反向传播公式为

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深度学习 — 反向传播(BP)理论推导BP Math Principle前向传播反向传播应用实例Reference

前向传播 首先分析神经元h1: ![][01] [01]:http://latex.codecogs.com/png.latex?...J_{o2}%20=%20\frac{1}{2}(output(o2)-y2)^2 反向传播 【输出层】 对于w5,想知道其改变对总误差有多少影响,于是求Jtotal对w5的偏导数,如下: !...在有新权重导入隐藏层神经元(即,当继续下面的反向传播算法时,使用原始权重,而不是更新的权重)之后,执行神经网络中的实际更新。 【隐藏层】 ?...Jo2 = 1/2 * (0.772928465 - 0.99)^2 = 0.023560026 综合所述,可以得到总误差为:Jtotal = Jo1 + Jo2 = 0.321931135 然后反向传播...当最初前馈传播时输入为0.05和0.1,网络上的误差是0.298371109。 在第一轮反向传播之后,总误差现在下降到0.291027924。 它可能看起来不太多,但是在重复此过程10,000次之后。

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《网络正能量传播蓝皮书》发布,十大热词“人工智能”列首

12月25日,网络正能量传播论坛在京举行。人民网舆情数据中心联合腾讯安全管理部、信息安全部发布《网络正能量传播蓝皮书》,公布十大社会心态热词。“人工智能”高居创新中国热词榜第一。...图灵奖获得者约翰•霍普克洛夫特在今年的世界互联网大会上也提到了人工智能竞争的关键在于中国和美国的竞争——这也是“人工智能”位列创新中国热词榜首的内在原因之一。...刚刚结束的“汉语盘点2017”,“人工智能”同样被推荐为年度国内词。商务印书馆等主办方撰写推荐理由时写道:一张人类只能依靠机器人施舍度日的漫画被广为传播。...如今,人工智能的场景应用逐渐进入医疗诊断、无人驾驶、算法推荐等领域,这让我们惊喜之余又不乏隐忧。人工智能,意味着人类文明将升华到新高度,还是将遭到自掘坟墓式的彻底颠覆?的确是个问题。...今年人工智能第一次写进中国政府工作报告,“以人为本”或许是最好的解决方案。 2017年1月9日,微信第一批小程序上线。“触手可及、用完即走”的小程序成为了互联网创新的又一刺激点。

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反向传播Back Propagation

反向传播的理解 知乎看到一个例子,的确有助于理解,摘抄整理下来. 如何直观地解释 back propagation 算法? - 胡逸夫的回答 - 知乎 ?...隐藏层的信号传播,Wmn是第m到第n个神经元的权重 ? ? 输出层的计算 ? 到这里就是前向传播....这时就要提到反向传播了,想法是,将错误信号d返回给所有神经元,输出信号是被讨论神经元的输入信号. ? ?...用于传播错误的权重系数$W_{mn}$等于在计算输出值期间使用的系数(就是反向计算的时候使用和之前一样的权重)。只是计算方向变了。对所有的网络层都按这个方式进行。 ? ? ?...详细介绍参见[MachineLearning] 超参数之LearningRate 有一篇通过代码介绍BP的文章也很推荐: 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation

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深度学习系列(2):前向传播和后向传播算法

深度学习系列(2):前向传播和后向传播算法 前言 讲真,之前学吴恩达的机器学习课时,还手写实现过后向传播算法,但如今忘得也一干二净。总结两个原因:1. 理解不够透彻。2....没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导,但重要的是比较前向传播和后向传播的优缺点,以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用,才让我们如此着迷。...简单说说吧,反向传播主要解决神经网络在训练模型时的参数更新问题。神经网络如下图: ? 反向传播算法需要解决每条边对应的权值如何更新,才能使得整个输出的【损失函数】最小。...不,离真正的反向传播推导出的公式还差那么一点点,继续看图: ? Screenshot (11).png 此时再看看完整的反向传播公式推导吧,或许就明白其中缘由了。...参考链接:反向传播算法(过程及公式推导)

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【DL笔记4】神经网络,正向传播和反向传播

神经网络的“两个传播”: 前向传播(Forward Propagation) 前向传播就是从input,经过一层层的layer,不断计算每一层的z和a,最后得到输出y^ 的过程,计算出了y^,就可以根据它和真实值...反向传播(Backward Propagation) 反向传播就是根据损失函数L(y^,y)来反方向地计算每一层的z、a、w、b的偏导数(梯度),从而更新参数。 ?...每经过一次前向传播和反向传播之后,参数就更新一次,然后用新的参数再次循环上面的过程。这就是神经网络训练的整个过程。...三、反向传播 反向传播说白了根据根据J的公式对W和b求偏导,也就是求梯度。因为我们需要用梯度下降法来对参数进行更新,而更新就需要梯度。...进行了反向传播之后,我们就可以根据每一层的参数的梯度来更新参数了,更新了之后,重复正向、反向传播的过程,就可以不断训练学习更好的参数了。

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Transactional事务传播行为?

事务传播行为有7种,不是与数据库交互,数据库定义的,而是spring框架自带的。 本文主要介绍三种:required、nested、required_new。...Propagation_required(传播要求):默认的,最常见的,如果当前没有事务,就新建事务执行,若有事务,就加入当前事务执行。...默认传播要求下,内围事务里面若异常捕获到,则此内围事务里的其他程序正常运行。外围事务捕获到异常,外围及其其他内围事务不可以正常运行。...Propagation_supports(传播支持):支持当前事务,若没有事务,就以非事务执行。Propagation_mandatory(强制性):若当前无事务,抛出异常。...Propagation_nested(传播嵌套):如果当前存在事务,则在嵌套内执行,如果没有事务,则执行Propagation_required操作。

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事件冒泡和传播

举栗子 事件输出hello world 事件有两种,一种为事件传播,一种是事件冒泡 事件传播和事件冒泡 这还要从遥远的荒诞说起,两家网景和ie,为了能争夺市场,互相使用相反的技术,当网景使用事件传播的时候...(两个正好相反)这个时候w3c来了,为了能规范规定,直接取折中,当事件发生时,先发生向下传播,当到底了以后再次使用事件冒泡,逐渐的冒泡到顶层window DOM为一个完整的树 使用事件传播输出hello...否则为事件传播 冒泡为上,事件传播为下,事件传播优于事件冒泡 [15.gif] 可以明确的知道,此时为false为冒泡,即全部向上传播,这个比较简单不在阐述 阻止进一步冒泡 // 获取元素 var div1...你点击的是文字"); }, false); js如上,在div2内部使用event.stopPropagation()阻止进一步冒泡 结果如下 [16.gif] 可以看到明显的被阻挡 传播 传播方向更冒泡相反...,为向下,且传播优先于冒泡 并且事件先进行向上传,直到遇到设置为冒泡的元素的时候,停止向上传,开始进行从上到下的捕获,先最外层捕获,然后逐层捕获,直到完成。

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