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沙龙
1
回答
matlab中时滞神经网络的
反向
传播
算法
algorithm
、
matlab
、
neural-network
我在matlab中使用了一个时滞神经网络,我想用不同的训练
算法
来训练它。我使用了很多这样的
算法
,例如粒子群优化
算法
、levenberg marquardt
算法
、拟牛顿
算法
和.现在我想使用
反向
传播
,但是我不能使用训练函数,因为时滞神经网络的
反向
传播
不同于前馈贝塔。有谁能告诉我,在matlab中是否有任何功能用于训练具有
反向
传播
的TDNN? 谢谢
浏览 0
提问于2014-02-10
得票数 1
2
回答
tensorflow如何使用
反向
传播
来训练模型?
machine-learning
、
neural-network
、
tensorflow
我是tensorflow的初学者,我想实现MLP并基于
反向
传播
算法
对其进行训练,但当我阅读教程时,我发现它使用了像“随机梯度下降”这样的优化器,并在没有实现
算法
阶段的情况下调用了
反向
传播
。这是如何
反向
传播
的?
浏览 8
提问于2016-12-15
得票数 1
2
回答
Tensorflow中的
反向
传播
(穿越时间)代码
python
、
tensorflow
、
backpropagation
在哪里可以找到Tensorflow (
python
)中的
反向
传播
(通过时间)代码?还是使用了其他
算法
? 例如,当我创建一个LSTM网络时。
浏览 1
提问于2016-04-20
得票数 4
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2
回答
反向
传播
与
反向
模式自定义有何不同?
machine-learning
、
deep-learning
、
tensorflow
、
backpropagation
通过这个书,我熟悉以下内容: 对于每个训练实例,
反向
传播
算法
首先进行预测(前向传递),测量误差,然后
反向
遍历每一层以测量每个连接(
反向
传递)的误差贡献,最后稍微调整连接权重以减小误差。但是,我不确定这与TensorFlow的
反向
模式自动关闭实现有何不同。据我所知,上面的
算法
首先在正向上遍历图,然后在第二次遍历时,计算输出与输入有关的所有偏导数。这与
传播
算法
非常相似。
反向
传播
与
反向
模
浏览 0
提问于2018-04-19
得票数 0
回答已采纳
3
回答
反向
传播
和反模式自差有什么区别?
tensorflow
、
machine-learning
、
deep-learning
、
backpropagation
通过这个,我熟悉以下内容: 据我所知,
反向
模式自减首先在正向上通过图,然后在第二次传递中,计算输出与输入有关的所有偏导数。这与
传播
算法
非常相似。
反向
传播
与
反向</em
浏览 3
提问于2018-04-19
得票数 15
回答已采纳
1
回答
如何建立泰坦尼克号的
反向
传播
算法
python
、
machine-learning
、
neural-network
、
backpropagation
我想为泰坦尼克号(Kaggle的竞争对手)制作
反向
传播
算法
。我的想法是如何解决这个问题,,我想我可以用数字int=1表示男性,数字int=2代表女性。我也可以用1表示S,2表示C,3表示Q。 你觉得我的主意怎么样?如何制作泰坦尼克号的
反向
传播
算法
?(也许我的想
浏览 3
提问于2017-01-22
得票数 0
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1
回答
如何使用在Weka上训练的SVM进行
python
实时处理
python
、
weka
我很难弄清楚如何使用在Weka上训练的支持向量机来实时处理
python
。例如,当您在Matlab上训练
反向
传播
算法
时,您可以提取权重和偏差,并使用它们在前馈中将网络复制到其他程序(例如
python
)上。 谢谢你的建议。
浏览 10
提问于2017-02-12
得票数 0
1
回答
Tensorflow中的无导数学习
算法
python
、
tensorflow
我正在尝试在Tensorflow中实现一个无导数的学习
算法
。因此,不使用
反向
传播
的学习
算法
,例如讨论了。opt.apply_gradients(capped_grads_and_vars) 但我没有看到一种不依赖于
反向
传播
的学习
算法
的实现方法有没有办法修改/创建一个优
浏览 2
提问于2018-01-24
得票数 2
2
回答
如何实现以下输入/输出的
反向
传播
算法
?
python
、
opencv
、
machine-learning
、
neural-network
、
backpropagation
我想在
python
或C++中为以下输入实现
反向
传播
算法
[[8, 11], [23, 19]][[6, 9], [17我在互联网上搜索的
反向
传播
算法
的每个实现都使用一个分类过程(1或0)。有没有可能为此开发一种
算法
?
浏览 0
提问于2013-03-29
得票数 0
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1
回答
如何训练和优化我的神经网络
neural-network
、
artificial-intelligence
、
conv-neural-network
我想用
python
和ı实现感知器,使用以下等式,但是ı如何设置偏差以及如何更新它。 我使用
反向
传播
算法
来训练感知器
浏览 0
提问于2020-03-28
得票数 0
2
回答
MLPClassifier参数设置
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
neural-network
、
backpropagation
我正在开发一个使用Backpropation
算法
的项目。所以我在scikit-learn中学习
反向
传播
算法
。关于应该使用哪个选项进行
反向
传播
,有什么最佳实践吗?
浏览 35
提问于2017-08-19
得票数 4
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1
回答
反向
模式AD与前向模式AD功能相同吗?
julia
、
automatic-differentiation
正模AD通常与神经网络的前向传递相比较,
反向
模式AD与
反向
传播
相比较,显然不能用前向传递代替
反向
传播
。正反模AD都计算梯度。但是,它们是相同的功能呢,还是忽略了效率,
反向
模式做的事情与前向模式不同呢?澄清: 让前向
算法
是指取dx并计算df(x)的
算法
,
反向
算法
是指取df(x)并计算可能的dx的
算法
。最容易理解的自动微分
算法
是一种前向
算法
,称为前向模式自动微分<em
浏览 5
提问于2022-02-23
得票数 4
2
回答
有没有
反向
传播
的替代方案?
neural-network
、
backpropagation
、
gradient-descent
最近,我偶然发现了其他训练
算法
:共轭梯度
算法
和准牛顿
算法
。我试图理解它们是如何工作的,但我能得到的唯一好的直觉是它们使用了更高阶的导数。我的问题如下:我提到的那些替代
算法
与通过使用损失函数的梯度调整权重的
反向
传播
过程有根本不同吗?如果没有,是否有一种
算法
可以训练一个与
反向
传播
机制完全不同的神经网络? 谢谢
浏览 39
提问于2019-03-22
得票数 6
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1
回答
什么时候应该使用
反向
传播
更新神经网络中的权重?
machine-learning
、
neural-network
我正在实现
反向
传播
算法
。我的问题是,我应该首先计算增量,然后在
反向
传播
完成后,更新权重,还是应该在通过层
反向
传播
时进行更新?我已经在互联网教程中看到了这两种方法。我不确定,因为如果我在
反向
传播
过程中更新权重,我会使用新更新的权重(隐藏到输出权重)来计算隐藏层增量,并且我不确定这是否是所需的。 如果我使用了错误的术语,很抱歉,我是新手,正在努力学习。
浏览 44
提问于2019-02-21
得票数 0
3
回答
什么是
反向
传播
?
backpropagation
反向
传播
算法
是一种神经网络训练
算法
,还是仅仅是一种递归
算法
来计算神经网络的雅可比?那么这个Jacobian将作为主要训练
算法
的一部分,例如最陡峭的下降?因此,计算雅可比矩阵(神经网络输出到网络参数的偏导数)是一种训练
算法
还是一种数值方法?
浏览 0
提问于2021-09-08
得票数 4
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1
回答
LSTM损耗函数与
反向
传播
lstm
、
rnn
、
training
、
backpropagation
我试图理解损失函数和
反向
传播
之间的联系。据我所知,在LSTM
算法
中,
反向
传播
被用来获取和更新矩阵,在前向
传播
中使用偏差来获取当前的单元和隐藏状态。损失函数取训练集的预测输出和实际输出。
浏览 0
提问于2019-08-31
得票数 0
1
回答
PyTorch中的可微图像压缩操作
pytorch
、
conv-neural-network
、
gradient-descent
、
image-compression
当我调用loss.backward()时,它还必须通过对图像执行的编码和压缩操作进行
反向
传播
。任何建议都会很有帮助。
浏览 9
提问于2020-04-10
得票数 2
1
回答
当我们有两个输出时,
反向
传播
算法
algorithm
、
neural-network
就像这样:我想使用
反向
传播
算法
,但我不知道如何计算一个错误,因为我有一个有两个神经元的输出,当输出上只有一个神经元时,很容易从一个出口误差中使用
反向
传播
算法
,但是有两个神经元?我考虑了每个输出的计算误差,但是我必须分别计算2种情况下的
反向
传播
,得到“两个不同的隐层”(对于隐层中的每一个神经元,我对两种情况有一个权重)。也许有人知道更好的解决方案?
浏览 1
提问于2014-04-05
得票数 3
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2
回答
多线程
反向
传播
multithreading
、
artificial-intelligence
、
neural-network
、
gpgpu
、
backpropagation
我已经在VB.NET -it中编写了一个
反向
传播
类,效果很好-我正在C#人工智能项目中使用它。 但我在家里有一台AMD Phenom X3,在学校有一台英特尔i5。我的神经网络也不是多线程的。如何将
反向
传播
类转换为多线程
算法
?或者如何在其中使用GPGPU编程?或者我应该使用任何具有多线程
反向
传播
神经网络的第三方库?
浏览 3
提问于2012-01-06
得票数 1
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1
回答
调试
反向
传播
算法
python
、
algorithm
、
numpy
、
neural-network
、
backpropagation
我试图在
python
中使用numpy实现
反向
传播
算法
。我一直在使用实现矩阵形式的
反向
传播
.在XOR上测试此代码时,即使在多次运行数千次迭代之后,我的网络也不会收敛。我认为有某种逻辑上的错误。
浏览 3
提问于2013-11-15
得票数 3
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