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Levenberg-Marquardt是一种反向传播算法吗？

Levenberg-Marquardt算法不是一种反向传播算法。它是一种非线性最小二乘法优化算法，用于解决非线性最小二乘问题。该算法通过迭代的方式，不断调整模型参数，使得模型的预测值与实际观测值之间的误差最小化。

Levenberg-Marquardt算法在许多领域中都有广泛的应用，特别是在数据拟合、曲线拟合、图像处理、计算机视觉等领域。它的优势在于能够高效地处理非线性问题，并且具有较快的收敛速度和较好的稳定性。

在腾讯云的相关产品中，Levenberg-Marquardt算法可以应用于人工智能领域的模型训练和优化过程中。腾讯云提供了丰富的人工智能服务和平台，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云深度学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcdlp），可以帮助开发者快速构建和训练模型，并利用Levenberg-Marquardt算法进行参数优化。

需要注意的是，Levenberg-Marquardt算法并不是云计算领域的专有概念，而是一种通用的优化算法。云计算领域中还有许多其他重要的概念和技术，如虚拟化、容器化、弹性计算、负载均衡等，它们在构建和管理云计算基础设施方面起着重要作用。

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反向传播算法

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反向传播算法（Backpropagation）

文章目录 百度百科版本 BP算法(即反向传播算法)是在有导师指导下，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。...这是BP算法得以应用的基础。 查看详情 维基百科版本 反向传播是一种用于人工神经网络的方法，用于计算在网络中使用的权重的计算中所需的梯度。...反向传播是“错误的向后传播”的简写，因为错误在输出端计算并在整个网络层中向后分布。它通常用于训练深度神经网络。 反向传播是将delta规则推广到多层前馈网络，通过使用链规则迭代计算每个层的梯度来实现。...它与Gauss-Newton算法密切相关，是神经反向传播研究的一部分。 反向传播是一种称为自动微分的更通用技术的特例。...在学习的情况下，反向传播通常使用的梯度下降优化算法通过计算来调节神经元的权重梯度的的损失函数。 查看详

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误差反向传播算法浅解

反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称。由于多层前馈神经网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把多层前馈神经网络称为BP网络。...反向传播通常被认为是基于优化理论的一种监督式学习方法，虽然它也用在一些无监督网络（如自动编码器）中。...反向传播算法推导 ---- 为了最小化误差E，最终归结为优化问题。前面说过，反向传播算法的目的是找到一组能最大限度地减小误差的权重，在反向传播中使用的方法是梯度下降法。...文章从输出层开始，一步一步，非常清晰的推导反向传播算法。如下图所示： 如果是第一次理解算法，还没有熟悉形式化推导，该文章很有帮助。...反向传播算法的准确说法应该是误差反向传播算法，有时候称为BP算法或者BP网络，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。 神经网络的结构通常称为“多层前馈神经网络”，其中的前馈怎么理解？

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反向传播算法大揭秘

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详解 BackPropagation 反向传播算法！

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详解 误差反向传播算法推导

误差反向传播算法误差 反向传播算法（back propagation，简称BP模型）是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络...误差反向传播算法系统的解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。...1） 以单层感知器入 反向传播算法便于大家理解，下面先解释下单层感知器的梯度下降法。...3） 带中间层的多层感知器的反向传播算法 最后我们再解释下带中间层的多层感知器的梯度下降法。...4）小结 至此，误差反向传播算法的讲解就全部结束了，其中包含了大量的公式，理解起来可能会有一些难度，但是这是必过的槛。如果实在不理解过程的话，只记住最后那张图也可以，那张图便是整个算法的精髓所在。

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反向传播和其他微分算法

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谷歌官方：反向传播算法图解

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李理：自动梯度求解 反向传播算法的另外一种视角

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你真的理解反向传播吗？面试必备

当前，训练机器学习模型的唯一方式是反向传播算法。 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。...Ryan眼中的学习过程是这样的：线性回归，检查，逻辑回归，检查，梯度下降，检查，检查，再检查…… 接着，Ryan又学习了神经网络和模型训练的相应算法，即反向传播。...Ryan在详细研读后，对反向传播有了新的认识并做了一些笔记。 量子位搬运过来帮助大家更好地理解反向传播，以下为他博客的译文： ---- 反向传播的本质只是对链式法则的巧妙运用。...这种算法叫做反向传播，因为我们把这种形式的误差进行反向传播，从最后一层反馈到第一层，并被用来计算误差E相对于网络中每个单元权重的导数。

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机器学习系列12：反向传播算法

采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algorithm），反向传播算法与前向传播算法方向相反，它用来求代价函数的偏导数。具体过程看下图： ?...这种算法的思想就是运用导数估计值去对导数真实值进行检验，去检查反向传播算法运行时是否存在 bug。 都知道，函数在某点的导数近似于该点相邻的两点所连直线的斜率。 ?...循环之后得到的结果与运用反向传播得到的结果进行比较，如果两个结果近似相等，那我们就可以认为反向传播算法运行正常，之后就可以关闭梯度检验，继续运行反向传播算法。因为梯度检验的循环导致运行速度太慢了。...一般地来讲，最左边这种隐藏层只有一层的结构是最常见的，也是使用最多的。...3.计算代价函数； 4.运用反向传播算法计算代价函数的偏导数； 5.使用梯度检验确定反向传播算法是否正常工作，如果检验没有问题，就要关闭梯度检验，因为梯度检验算法运行速度非常慢； 6.使用高级优化算法去进行梯度下降

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反向传播（backpropagation）算法 | 深度学习笔记

纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。...在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之一，这节反向传播也是以上面那个链接中的内容作为笔记的，因为反向传播部分写的很好。...首先，需要记住两点： 1.反向传播算法告诉我们当我们改变权值（weights）和偏置（biases）的时候，损失函数改变的速度。...2.反向传播也告诉我们如何改变权值和偏置以改变神经网络的整体表现。...接下来就是一个个推导反向传播的方程了，首先把这几个公式先列出来。 ? 别晕，下面慢慢解释。

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神经网络基础：反向传播算法

杰佛里·辛顿：反向传播算法的发明人之一 Geoffrey Hinton（杰弗里•辛顿） 杰佛里·辛顿是一位英国出生的加拿大计算机学家和心理学家，在类神经网络领域贡献颇多，是反向传播算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者...不过，在辛顿众多科研成果中，反向传播是最为著名的，也是目前大部分有监督学习神经网络算法的基础，建立在梯度下降法之上。...通过反向传播可以让 ANN 算法推导更接近目标的结果，不过，在了解反向传播如何应用于 ANN 算法之前，需要先弄清 ANN 的工作原理。...梯度下降算法是其中一种使误差函数最小化的算法，也是 ANN 模型训练中常用的优化算法，大部分深度学习模型都是采用梯度下降算法来进行优化训练。...这个过程就是反向传播算法，又称 BP 算法，它将输出层的误差反向逐层传播，通过计算偏导数来更新网络参数使得误差函数最小化，从而让 ANN 算法得出符合预期的输出。

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LSTM介绍及反向传播算法推导

1.长短期记忆网络LSTM LSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。...为了更直观的推导反向传播算法，将上图转化为下图： ? 图8 转化后的窥视孔LSTM 前向传播：在t时刻的前向传播公式为： ?...反向传播：对反向传播算法了解不够透彻的，请参考陈楠：反向传播算法推导过程（非常详细），这里有详细的推导过程，本文将直接使用其结论。 已知： ?...图9 GRU 为了更加直观的推导反向传播公式，将上图转化为如下形式： ? 图10 转换后的GRU GRU的前向传播：在t时刻的前向传播公式为： ? GRU的反向传播：t时刻其它节点的梯度: ?...图11 遗忘门与输入门相结合的LSTM 前向与反向算法与上述变种相同，这里不再做过多推导。 参考资料：【翻译】理解 LSTM 网络 - xuruilong100 - 博客园

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多层网络与反向传播算法详解

2，反向传播算法 对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络，反向传播算法可用来学习这个网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方。...这儿给出反向传播算法，然后推导出反向传播算法使用的梯度下降权值更新法则。 因为要考虑多个输出单元的网络，而不是象以前只考虑单个单元，所以先重新定义误差E，以便对所有网络输出的误差求和。...其中，outputs是网络输出单元的集合，tkd和okd是与训练样例d和第k个输出单元相关的输出值。 反向传播算法面临的学习问题是搜索一个巨大的假设空间，这个空间由网络中所有单元的所有可能的权值定义。...不幸的是，这意味着梯度下降仅能保证收敛到局部极小值，而未必得到全局最小的误差。尽管有这个障碍，已经发现对于实践中很多应用反向传播算法都产生了出色的结果。...表1 包含两层sigmoid单元的前馈网络的反向传播算法（随机梯度下降版本） 表1给出了反向传播算法。

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