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沙龙
1
回答
神经网络中偏差的
反向
传播
backpropagation
、
bias
我的目标是计算
反向
传播
(特别是偏差的
反向
传播
)。 例如,X、W和B是
python
数组,例如[0,0,0,1],[5,5,5,10,10,10]和1,2,3。
浏览 0
提问于2022-01-19
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1
回答
神经网络函数收敛到y=1
machine-learning
、
neural-network
、
backpropagation
我正在尝试用
python
编写一个
反向
传播
的神经网络。 下面是完整的代码:
反向
传播
代码从146行开始( 165行的根代码什么也不做。
浏览 0
提问于2017-01-07
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1
回答
这是什么意思,
反向
传播
将发生在标签?
python
、
tensorflow
我今天收到警告,上面说 我不太明白这意味着
反向</em
浏览 3
提问于2018-03-16
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1
回答
使用sigmoid函数的导数计算偏差的差值始终为0
neural-network
、
backpropagation
、
sigmoid
我正在用
python
做一个ANN,然后开始做
反向
传播
。我很快就遇到了试图计算偏差的delta值的问题。它总是返回0的问题是,增量也将是0,因此我将无法
反向
传播
偏差的权重。
浏览 6
提问于2020-11-04
得票数 0
1
回答
实现ANN的
python
代码中的可变可见性/作用域
python
、
variables
虽然原则上我清楚ANN代码是如何工作的(我以前用过其他语言),但我对
python
语法/逻辑有更多的问题:在第181行中,网络被训练了10000次,但是由于“
反向
传播
”(第39行)函数不返回网络,而变量“另外,在函数“
反向
传播
”中,变量"network“没有更新,但我猜这是因为运行中的变量,如"output_neuron”(第48行)是引用的吗?但这还不能解释“网络”是如何在“
反向
传播
”之外保存它的进步的吗?
浏览 0
提问于2018-05-24
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4
回答
反向
传播
和前馈神经网络有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
classification
、
backpropagation
反向
传播
和前馈神经网络有什么区别? 除了流向之外,还有其他的区别吗?假设我正在实现
反向
传播
,即它包含正向和
反向
流。那么,
反向
传播
是否足以显示前馈?
浏览 10
提问于2015-02-09
得票数 42
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1
回答
检查
反向
传播
梯度
tensorflow
、
backpropagation
我正在尝试将一个用纯
python
编写的强化学习脚本改编成tensorflow。我设计了它,当我开始对它进行采样时,我在前向
传播
中获得了完全相同的值(对于第一个样本),但随后我的
反向
传播
和梯度值并不相同(甚至不接近)。了解网络架构的一步一步
反向
传播
的最简单方法是什么?
浏览 1
提问于2016-11-19
得票数 3
1
回答
如何应用Keras的单层前馈或多层前馈模型的前向
传播
?
python
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
backpropagation
我想知道是否可以通过使用Keras中的前向
传播
来预测某些特性来实现时间序列数据上的single-layer-feed-forward和multi-layer-feed-forward模型?因为Keras隐式地执行
反向
传播
,不需要特殊的命令。如您所知,单层前馈和多层前馈模型被认为是前馈方法,据我所知,仅通过optimizer在
反向
传播
中使用model.compile(optimizer='adam'),它们将允许我们在计算资源较低的情况下将误差函数降到最低此外,全连通模型与
反向<
浏览 3
提问于2019-05-11
得票数 0
1
回答
像素损失
deep-learning
、
computer-vision
、
pytorch
、
backpropagation
、
gradient-descent
在
反向
传播
过程中,这些个案会否有不同的效果? 逐个在所有像素上
反向
传播
。
浏览 0
提问于2019-03-22
得票数 1
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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
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1
回答
麦克斯普尔和雷鲁的
反向
传播
neural-network
、
backpropagation
为什么需要通过Why池和relu进行
反向
传播
?
反向
传播
的目的是更新权值,而and池和relu则只对输入执行简单的操作。他们没有真正的重量或过滤器。那么,为什么需要通过它们进行
反向
传播
呢?
浏览 0
提问于2018-08-11
得票数 1
1
回答
为什么使用retain_graph=True不会导致错误?
python
、
neural-network
、
deep-learning
、
pytorch
如果我需要通过神经网络
反向
传播
两次,并且我没有使用retain_graph=True,我会得到一个错误。 为什么?我意识到保持用于第一个
反向
传播
的中间变量在第二个
反向
传播
中重用是很好的。然而,为什么不简单地重新计算它们,就像最初在第一次
反向
传播
中计算它们一样?
浏览 0
提问于2019-08-11
得票数 0
1
回答
dx=( x>0 )*dout此代码中的x>0部分是什么?
python
、
deep-learning
、
backpropagation
、
relu
有关于Relu
反向
传播
的
python
代码。代码就像dx=(x>0)*dout一样,x>0部件做什么呢?有人能给我解释一下这行代码吗?
浏览 32
提问于2019-06-25
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
反向
传播
中的梯度检验
neural-network
、
backpropagation
我要做的是: 利用两种前馈
传播
的结果计算数值梯度。我不明白的是如何准确地执行
反向
传播
。通常,我将网络的输出与目标数据进行比较(在分类的情况下),然后在网络中
反向
传播
误差导数。但是,我认为在这种情况下,还有一些值必须反
传播
,因为数值梯度计算的结果不依赖于目标数据(而只依赖于输入),而误差
反向
传播
依赖于目标数据。
浏览 6
提问于2014-10-04
得票数 6
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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
模式自定义有何不同?
浏览 3
提问于2018-04-19
得票数 15
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0
回答
卷积神经网络的
反向
传播
算法
python-3.x
、
statistics
1)请纠正我的理解:前馈神经网络和CNN只学习权重并向前传递,它不会通过
反向
传播
比较实际值和预测值之间的误差来更新权重? 2)如果我想在CNN中使用
反向
传播
方法,我需要包含哪些步骤?3)如果CNN无法进行
反向
传播
,如何更新权重?
浏览 6
提问于2017-12-06
得票数 0
1
回答
反向
传播
-字符识别-寻找一个例子
java
、
php
、
python
、
neural-network
我正在寻找一个使用MLP的字符识别示例(例如X或A),即
反向
传播
。 我想要一个简单的例子,而不是整个库。语言无关紧要,最好是Java、
Python
、PHP
浏览 0
提问于2011-05-22
得票数 0
8
回答
时间
反向
传播
java
、
.net
、
python
、
f#
、
neural-network
有没有人知道有一个可以通过时间
反向
传播
的库?Java/
Python
/C#/VB.NET/F#中的任何一个(最好是最后一个)都可以!
浏览 5
提问于2011-05-14
得票数 18
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1
回答
FeedForward神经网络的训练
neural-network
、
backpropagation
、
feed-forward
我已经实现了一个
反向
传播
神经网络,现在我想实现一个前馈神经网络来比较它们的准确性。 我的问题是,Forward有哪些学习方法(除了
反向
传播
),因为每一篇文章都提到
反向
传播
作为学习方法。
浏览 3
提问于2015-03-31
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