深度学习框架越来越容易上手，训练一个模型也只需简单几行代码。但是，在机器学习面试中，也会考量面试者对机器学习原理的掌握程度。反向传播问题经常出现，不少人碰到时仍觉得十分棘手。
本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
深度学习是机器学习的一个领域，利用大规模网络，海量数据集和在GPU（图形处理单元）上的加速运算。
DNN（深度神经网络）已被证明在解决图像和语音识别以及 NLP 中的各种复杂问题方面非常有用。DDN 现在正在进入实际的物理世界。DNN 与物理过程之间的相似性，例如层次结构、近似对称性、冗余和非线性，表明 DNN 可用于处理来自物理环境的数据。
今天给大家聊点机器学习，不过这篇是给小白读者写的，会比较基础，不需要太多数学知识就能看懂。当然一篇文章入门是不够的，但一定可以让你理解机器学习最核心最根本的原理，理解整个算法运行的机制和主要脉络。
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
概念背景（来自百度百科） BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它
1 . 后向传播误差 : 计算每层每个单元的误差 , 根据该误差更新 权值 和 偏置 设置 ;
【新智元导读】反向传播算法（BP算法）是目前用来训练人工神经网络的最常用且最有效的算法。作为谷歌机器学习速成课程的配套材料，谷歌推出一个演示网站，直观地介绍了反向传播算法的工作原理。
前面我们学习了线性回归，它通过输入一个样本的所有特征，然后和参数计算得到了自己的预测值，再通过梯度下降完成代价函数的最小化。
随机梯度下降是训练深度学习模型的主要方法。
本篇是神经网络体系搭建的第一篇，解决体系搭建的前四个问题，详见神经网络体系搭建(序) 神经网络 最简单的神经网络 神经网络的定义就不再赘述，直接从最简单的神经网络说起。 将一系列输入数据，通过训练好的
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了 Siraj 深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本
「学习内容总结自 coursera 和 udacity 的深度学习课程，部分截图来自 udacity 的课件」
机器之心整理 机器之心编辑部 现在的深度学习发展似乎已经陷入了大型化、深度化的怪圈，我们设计的模型容易被对抗样本欺骗，同时又需要大量的训练数据——在无监督学习上我们取得的突破还很少。作为反向传播这一深度学习核心技术的提出者之一，Geoffrey Hinton 很早就意识到反向传播并不是自然界生物大脑中存在的机制。那么，在技术上，反向传播还有哪些值得怀疑的地方？ 反向传播的可疑之处 Geoffrey Hinton 对人工智能的未来非常担忧。在最近的一次人工智能会议上，Hinton 表示自己对于反向传播「非
TensorFlow：google开源的，当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
在本文中，我将初步介绍神经网络有关的概念和推导，本文是后续深度学习的入门，仅对神经网络做初步理解，后续文章中会继续进行学习。
在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，对于诸如树结构、图结构等更复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络 (Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。
这篇文章将带你了解什么是人工智能，机器学习和深度学习。 神经元（Node） – 它是神经网络的基本单位。它获得一定数量的输入和一个偏置值。当信号（值）到达时会乘以一个权值。如果神经元有4个输入，那
课程主页： http://web.stanford.edu/class/cs224n/
近日，Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》，从神经元到 Epoch，
【导读】大家好，我是泳鱼。深度学习中的正则化与优化策略一直是非常重要的部分，它们很大程度上决定了模型的泛化与收敛等性能。本文主要以深度卷积网络为例，探讨了深度学习中的三项梯度下降优化算法、五项正则化与七项优化策略。
【导读】本文是深度学习专家Thalles Silva分享的一篇技术博客，主要讲解机器学习算法中的梯度下降。首先从形象的角度介绍梯度下降：梯度、偏导数等。然后，根据一个具体的例子“根据历史数据来预测当前
介绍完梯度下降算法，接下来通过具体的编程实现简单线性回归（对于只有一个样本特征的回归问题，我们称之为简单线性回归）。为了更好的介绍简单简单线性回归案例，将实现简单线性回归分成四个关键步骤：
deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder（堆栈SAE，卷积CAE）
01 — 回顾 昨天介绍了CNN的卷积操作，能减少权重参数的个数，卷积操作涉及到三个超参数： 深度（Depth） 步长（Stride） 零填充（Zero-padding） 还有一种运算，叫做求内积，关于这部分的总结，请参考： 深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇） 下面，阐述CNN剩下的两种操作，ReLU，Pooling。 02 — ReLU操作 CNN用的激活函数不是Sigmoid函数，大家都知道Sigmoid函数最大的问题是随着深度学习会出现梯度消失，这样会导致最后的收敛速度变得很慢，经过实践
计算机在表示多结果的分类时，使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。
https://medium.com/technology-invention-and-more/how-to-build-a-simple-neural-network-in-9-lines-of-python-code-cc8f23647ca1
梯度下降的伪代码如左下，计算误差函数J的梯度，完成一次更新误差函数中的变参，使得误差函数的值尽量最小化。
这是一篇帮助你了解和理解机器学习、神经网络、深度学习相关概念的文章，如果你对智能领域感兴趣并且想要未来投身AI方向的话，希望你可以耐下心来理解这些概念，以及我后期会向你讲解的各类有趣的算法，因为学习机器学习最重要的就是能够理解它繁多、复杂的概念与算法，当你理解了一定的基础概念之后，我会带你使用Python实现这些算法，并搭建一个你自己的神经网络，刚开始的时候我不会带你使用sklearn库、TensorFlow框架等（因为这对深入了解这些最基础最重要的算法是无益的，也许机器学习的入门会有一些费时费力，但是你只要坚持下来了，你会发现智能围棋、图像识别、语音识别、无人驾驶等前沿的领域在向你招手）
神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得参数的更新。然后再计算前一层的误差，前一层的误差等于权值误差值，继续计算每个参数的梯度变化。在神经网络中很容易形成局部最优解，因此需要初始的随机性比较好。
选自Medium 作者：Kailash Ahirwar 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》，从神经元到 Epoch，扼要介绍了神经网络的主要核心术语。 理解什么是人工智能，以及机器学习和深度学习如何影响它，是一种不同凡响的体验。在 Mate Labs 我们有一群自学有成的工程师，希望本文能够分享一些学习的经验和捷径，帮助机器学习入门者
这这是之前我共享的一个深度学习工具包，这是解释代码的一部分，具体的一些细节还还望大家根据自己的能力去做，慢慢去理解。不急昂！ 源代码我公布出来希望大家学习交流，不要功利化学习，一定要秉持着改变世界和创造灵魂的心去做事，具体见阅读原文。 密码：ut6s 谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深
深度学习系统能够学习极其复杂的模式，它们通过调整权重来实现这一点。深度神经网络则通过反向传播的过程进行调整，如果没有反向传播，深度神经网络就无法执行识别图像和解释自然语言等任务。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)
反向传播（Backpropagation，简称 BP）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，简称 ANN）算法最常用、最有效的方法。
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。 - 针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。 - 针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表现出的强大能力。 - 针对通用的深度神经网络模型，本文也将详细探讨网络的前馈和学习过程。 卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编译：王小新，来源：量子位 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？ 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。 什么是优化算法？ 优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。 模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。 比如说，权重(W)
L(w,b) = \frac{1}{n}\sumn_{i=1}(wx{(i)}+b-y{(i)})2
RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模型。
Git: http://cmusatyalab.github.io/openface/ FaceNet’s innovation comes from four distinct factors: (a) thetriplet loss, (b) their triplet selection procedure, (c) training with 100 million to 200 million labeled images, and (d) (not discussed here) large
---- CS224d－Day 5: 什么是RNN 本文结构： 1.什么是 RNN？和NN的区别？ 2.RNN 能做什么？为什么要用 RNN？ 3.RNN 怎么工作的？ 4.RNN 基本模型存在某些问题？ 5.GRU 和 LSTM 是什么？ ---- 1.什么是 RNN？和NN的区别？ RNN－(Recurrent Neural Networks)：循环神经网络 传统的神经网络模型，它是有向无环的，就是在隐藏层中各个神经元之间是没有联系的，而实际上我们的大脑并不是这样运作的，所以有了RNN模型，它在隐藏层的
有的时候数据量会影响算法的结果，如果样本数据量很大，使用梯度下降优化参数时，一次调整参数需要计算全量的样本，非常耗时。
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了 Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 雷锋字幕组为大家最新译制了Siraj深度学习系列，从机器学习和神经网络架构类型到数据可视化、小样本学习
我一直在找一份简明的神经网络入门，然而在中文圈里并没有找到。直到我看到了这份162行的Python实现，以及对应的油管视频之后，我才觉得这就是我需要的极简入门资料。这份极简入门笔记不需要突触的图片做装饰，也不需要赘述神经网络的发展历史；要推导有推导，要代码有代码，关键是，它们还对得上。对于欠缺的背景知识，利用斯坦福大学的神经网络wiki进行了补全。 单个神经元 神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的
作者：rubikscode 翻译：和中华 校对：李海明 本文对人工神经网络是如何学习的进行了简单介绍，使读者可以对神经网络的运行机制有更进一步的认识。 在之前的博客中，我们谈到了关于人工神经网络(A
激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算叠加了若干层之后，还是个矩阵相乘。
在上一篇文章：CNN实战（一）：pytorch处理图像数据（Dataset和Dataloader）里，大致介绍了怎么利用pytorch把猫狗图片处理成CNN需要的数据，本篇文章主要用该数据对自己定义的CNN模型进行训练及测试。
【导读】如今，反向传播算法（Backpropagation）可以说是神经网络模型的标配学习方法，可以在网络的学习过程中计算损失函数的偏导数，从而进一步用随机梯度下降等算法来求解参数。但是，本文作者Ka
AI 研习社按：本文作者为 Jahnavi Mahanta，前 American Express （美国运通公司）资深机器学习工程师、深度学习在线教育网站 Deeplearningtrack 联合创始人。 Jahnavi Mahanta：对算法的作用建立直觉性的理解——在我刚入门机器学习的时候，这让我觉得非常困难。不仅仅是因为理解数学理论和符号本身不容易，也因为它很无聊。我到线上教程里找办法，但里面只有公式或高级别的解释，在大多数情况下并不会深入细节。 就在那时，一名数据科学同事介绍给我一个新办法——用 E
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