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我是一个全新的机器学习新手，我理解反向传播和递归神经网络的概念，但我似乎无法掌握时间的反向传播。identical所以据我所知，我们在当前步骤有了期望的输出，我们向前传递前面的步骤，计算上一步输出和当前输出之间的误差。谁能简单</
浏览 12提问于2016-08-02得票数 1
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
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你能用最简单的方式解释一下背靠背的算法(数学方程)吗？
我读过很多关于它的文章，所以我知道它是什么，并理解它背后的直觉，但我仍然不理解“升级/改变”神经元的分层属性的方程式。
浏览 0提问于2018-08-09得票数 1
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谁能告诉我在Keras中反向传播是怎么做的？我读到在Torch中很简单，在Caffe中很复杂，但我找不到任何关于使用Keras做这件事的东西。我正在用Keras (一个非常初学者)实现我自己的层，我想知道如何做反向传播。
提前谢谢你
浏览 5提问于2017-11-21得票数 21
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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
浏览 3提问于2019-05-11得票数 0
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卷积神经网络的反向传播
、、、、
我已经看过很多关于这个主题的文章，基于Jefkine的卷积神经网络的反向传播似乎是最好的。尽管，正如作者所说，📷📷
我想出了如何用步幅、深度和更多的滤波器来
浏览 0提问于2018-07-21得票数 2
我正在用一个1的示例代码自我实现一个人工神经网络( ANN )。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<e
浏览 0提问于2018-05-24得票数 0
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我实现了一个简单的神经网络框架，它只支持多层感知器和简单的反向传播。它适用于线性分类和通常的异或问题，但对于正弦函数近似，其结果并不令人满意。我查看了作为参考，但即便如此，我仍然无法使它与简单的反向传播(通过切换到弹性传播，它开始变得更好，但仍然比超级光滑的R脚本提供的更糟)。所以我真的想做一些不可能的事吗？不可能用简单
浏览 5提问于2012-12-15得票数 24
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输入层-> 1隐藏层-> relu ->输出层-> softmax层
上面是我的神经网络的架构。我对这个relu的反向传播感到困惑。对于RELU的导数，如果x <= 0，则输出为0。有人能解释一下我的神经网络架构“一步一步”的反向传播吗？
浏览 126提问于2015-09-13得票数 31
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在pytorch中，我训练RNN/GRU/LSTM网络，方法是启动反向传播(通过时间)：当序列很长时，我希望通过时间进行截断的反向传播，而不是使用整个序列的时间进行正常的反向传播但是，我在Pytorch中找不到任何参数或函数来设置截断的BPTT。我错过了吗？我应该自己在毕道尔编码吗？
浏览 3提问于2018-12-24得票数 6
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现在，我对反向传播算法有一个问题。我知道使用链规则的多层神经网络中误差最小化的思想。然而，我不明白乙状结肠函数的导数的作用。该算法描述了这种导数。这有什么意义？你能用简单的语言一步一步地解释这一点吗？
📷
浏览 0提问于2018-05-16得票数 0
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当我学习的时候，如果我试图向后传播到所有的层，我就会有内存问题。不过，测试效果很好。(我有一个Gforce GTX 1060和6G的拉姆)
我在想怎么回事？TF是否需要为训练两次保存参数？
浏览 2提问于2017-05-18得票数 0
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我知道时代、批次大小和迭代的概念。比方说，Batch_size = 64在这个过程中，我们基本上是把64个数据点输入到计算机内存和计算中，在每次迭代时我们都会得到权值的更新。我的问题是，经过一个时代，我们再次使用相同的6400数据。在学习方面，它与第一个时代有何不同？模型是否选择了与第二个时代不同的64个数据点，并尝试学习？它内部是如何工作的呢？我希望我能得到一些明确的答案。
提前谢谢各位。
浏览 0提问于2019-11-15得票数 1
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正如问题中提到的，我有一些问题，了解这些术语之间的区别是什么。据我所知：2)反向传递:计算输出与期望输出相关的误差，然后返回到网络中，利用梯度下降ecc更新权值。
那么什么是反向传播呢？这是前两个步骤的结合吗？或者是我们用来计算dE/dw的che方法？(链规则ecc.)
浏览 0提问于2020-01-13得票数 3
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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
在扇区截断反向传播的PTB google官方教程中，有一个使用BasicLSTMCell的实现，它通过创建一个for循环来展开num_steps步骤的图形。final_state = state
我已经使用BasicLSTMCell实现了一个预测时间序列的方法，因为我没有在图中使用任何循环，但我在程序执行循环中更新了lstmCells的状态。feed_dict={input_layer: input_v, correct_output: output_
浏览 14提问于2016-07-29得票数 1
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在这篇关于递归神经网络的中，Denny Britz著。
作者说：“上面的图表在每个时间步骤上都有输出，但根据任务的不同，这可能是不必要的。例如，在预测句子的情感时，我们可能只关心最后的输出，而不是每个单词之后的情感。同样，我们可能在每个时间步骤都不需要输入。”在这种情况下，当我们只在最后一步获得输出:反向传播将如何改变，如果在每个时间步骤没有输出，只有最后一个？我们需要在每个时间
浏览 5提问于2017-03-10得票数 0
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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
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我最近开发了一个DNN模型，我想知道训练时间到底是什么，其中包括了哪些步骤？对于ex，我执行了以下步骤: 1)通过5倍的CV (使用反向传播)确定最佳网络体系结构；2)获得最佳体系结构后，使用无监督学习获得初始权重，使用无标签数据；3)应用反向传播，根据步骤2的初始权重对网络进行微调(运行500次)
这个过程的训练时间是多少？或者一般来说，培训时间包括运行最佳体系结构代码的
浏览 0提问于2018-03-22得票数 2
我的问题在标题里。我目前正在寻找关于该算法的论文或学术参考，即使是在一个新的框架中。
谢谢你所有可能的答复
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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