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    bp网络算法

    的搜索结果
  • 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言

    1.1 引言 神经网络是实现人工智能的重要途径之一。近年来,深度神经网络在语音识别、图像理解、自然语言处理、智能博弈、智能医疗等领域内的大数据问题上取得一系列重大突破,引起了人们对神经网络的极大兴趣,并引领人工智能蓬勃向前发展。反向传播(backpropagation,BP)算法是深度神经网络最基...

    文章 行者武松 2017-09-01 1988浏览量

  • 中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.3 神经网络的 BP 算法

    1.3 神经网络的 BP 算法 它描述了网络输出和目标输出之间的距离,刻画了网络性能的好坏。显然,J越小,网络性能越好。寻求J的极小点是BP算法的目标。 这一关系式表明只要能计算出敏感性,即可据此计算出梯度。 删除中间过程,有 通过计算网络最后一层神经元的敏感性,然后在网络中反向逐层计算其...

    文章 行者武松 2017-09-01 1639浏览量

  • 一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 反向传播算法(Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识!本文希望以一个清...

    文章 磐石001 2018-04-02 2508浏览量

  • 《深度学习导论及案例分析》一2.14通用反向传播算法

    #### 本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第2章,第2.14节,作者李玉鑑 张婷,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.14通用反向传播算法 由于深度学习在本质上是人工神经网络的延续,是在克服反向传播算法对深层网络的训练困难过程中逐步发展和建立起来的...

    文章 华章计算机 2017-05-02 905浏览量

  • 神经网络和数学之间的联系在哪里?看完你就明白

    在我们了解过神经网络的人中,都了解神经网络一个有很常见的训练方法,BP 训练算法。通过 BP 算法,我们可以不断的训练网络,最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数,最终训练好的网络它既能在训练集上表现好,也能在测试集上表现不错! 那么 BP 算法具体是什么呢?为什么通过 BP 算法,我们...

    文章 玄学酱 2017-08-23 1300浏览量

  • Python机器学习基础教程系列

    1、《Python机器学习基本概念》 2、《Python机器学习决策树算法》 3、《Python机器学习决策树应用》 4、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法理论》 5、《Python机器学习最邻近规则分类(KNN)算法实例》 6、《Python机器学习SVM支持向量机算法理论》 7...

    文章 晨曦美 2019-12-02 271浏览量

  • BP人工神经网络的介绍与实现

    神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ,他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段:1947~1969 年为初期,在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则,如 MP 模型、...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 2416浏览量

  • 为啥神经网络里的BP算法花了那么久才被发明?

    Roseblatt在五十年代就提出了感知机, 又过了将近30年, 多层神经网络的BP算法才得以普及。 而事实上这不过是微积分中链式法则的简单应用而已, 为什么要花这么久呢? bengio在quora上这样回答道: 很多看似显而易见的想法只有在事后才变得显而易见。 在控制论中, 很早就开始应用链式反...

    文章 知与谁同 2017-08-01 955浏览量

  • 【干货】机器学习常用 35 大算法盘点(附思维导图)

    在本文中,我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类,二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用,不过,本文将侧重后者,也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后,你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法,以及它们彼此之间的关系有一个比较深刻的了解。 事先说明一点,我...

    文章 知与谁同 2017-08-01 3012浏览量

  • 独家 | 一文读懂优化算法

    一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点,其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程,遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想,禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程,神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧...

    文章 行者武松 2017-10-10 2008浏览量

  • 数据库顶会VLDB论文解读:阿里数据库智能参数优化的创新与实践

    前言 一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于美国当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶召开。在本届大会上,阿里云数据库产品团队多篇论文入选Research Track和Industrial Track。 本文将对入围Research Track的论文《iBTune: Individual...

    文章 Roin123 2019-08-28 1980浏览量

  • BP 神经网络算法

    sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理,需要将其压缩到一个合理的范围,还需 这样的激励函数,能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上最为接近生物神经元。此外,(0, 1) 的输出还可以被...

    文章 程序员诗人 2018-05-31 884浏览量

  • 《中国人工智能学会通讯》——1.30 演化学习调研

    1.30 演化学习调研 演化学习是基于演化算法来处理机器学习面临的优化问题的研究方向。演化算法源于 20 世纪 60 年代,随着计算设备的出现,研究者设计了在计算机中模拟生物进化过程的算法,包括遗传算法、演化规划算法、演化策略算法等,并发现这样的算法具有一定的优化能力,并且对优化目标函数的限制很少...

    文章 知与谁同 2017-09-04 1389浏览量

  • 数学建模十大算法

    作者:July  二零一一年一月二十九日   一、蒙特卡罗算法1946年,美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann,Stan Ulam 和 Nick Metropolis 共同发明了,蒙特卡罗方法。 此算法被评为20世纪最伟大的十大算法之一,详情,请参见我的博文:ht...

    文章 mindthink 2014-11-11 2641浏览量

  • 分类算法总结

          目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错.       主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosti...

    文章 云栖-lxl 2015-11-28 667浏览量

  • 《R语言数据挖掘》——导读

    前  言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加,所以R语言提供了一个免费且开源的环境,非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加,它具备了解决众多实际问题的强大功能。R编程...

    文章 华章计算机 2017-05-02 1916浏览量

  • 哺乳动物大脑神经元也能做深度学习,未来10年神经科学与人工智能将迎突破

    神经网络受生物神经网络启发而来,但大脑里的学习过程真如深度学习那样吗?这个问题的答案有望实现更强大的深度学习模型,也有助于进一步了解人类的智能。 12月5日,CIFAR研究员、多伦多大学的Blake A. Richards和同事在期刊eLife发表了论文《尝试用分离的树突进行深度学习》(Towar...

    文章 技术小能手 2017-12-07 1795浏览量

  • 《R语言数据挖掘》----导读

    Preface 前  言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加,所以R语言提供了一个免费且开源的环境,非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加,它具备了解决众多实际问题的...

    文章 华章计算机 2017-05-02 2115浏览量

  • R语言数据挖掘导读

    Preface 前  言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加,所以R语言提供了一个免费且开源的环境,非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加,它具备了解决众多实际问题...

    文章 华章计算机 2017-05-02 805浏览量

  • 《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法

    第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序,它的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中,同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序,因此归为人工智能的范畴。人工智能的多个领域,包括数据挖...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1752浏览量

  • 数据挖掘技术

     1. 引言   数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,动辄以tb计,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就...

    文章 nieson 2013-12-19 1259浏览量

  • 10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了

    小叽导读:这篇文章主要介绍推荐系统中传统机器学习算法,写这篇文章的主要目的是对业界主流推荐算法的一些总结,方便大家对主流推荐算法的底层实现有的了解,从而在业务实践过程中更好地理解算法,运用算法。在这篇文章中我们将介绍10种常见的推荐算法,并且列举一些实际的例子,希望能对你的推荐算法学习带来些许帮助...

    文章 初商 2019-08-15 1225浏览量

  • 反向传播算法最全解读,机器学习进阶必看!

    目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多,那我们还有必要再写一份教程吗?答案是‘需要’。 为什么这么说呢?我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课,尽管网上有很多反向传播算法的教程,但他却找不到一份令他满意的教程,因此我们决定自己写一份关于反向传播算法的教程,介绍一下反向传播算法的历...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 939浏览量

  • 深度学习基础知识,你想了解的都在这了

    小叽导读:昨天的文章《10种传统机器学习算法,阿里工程师帮你总结了》我们介绍了传统机器学习算法,今天,我们带来深度学习基础知识和深度学习的14种推荐算法介绍,两篇文章结合起来就是对业界主流推荐算法的一些总结,希望能增加大家对主流推荐算法底层实现的了解。 1.深度学习基础知识介绍 本章会介绍各自常...

    文章 初商 2019-08-15 606浏览量

  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道...

    文章 【方向】 2017-06-25 34688浏览量

  • 干货 | 算法工程师入门第一期——罗恒讲深度学习

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为大牛讲堂算法工程师入门课程第一篇。地平线资深算法工程师罗恒、穆黎森、黄李超将分别带来深度学习、增强学习、物体检测的相关课程。本期地平线资深算法研究员罗恒将为大家带来深度学习简介,包括神经网络历史回顾和神经网络训练等内容。 ▼  整个神经网络,从历史上就可以把很多...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1508浏览量

  • Tensorflow快餐教程(8) - 深度学习简史

    深度学习简史 从机器学习流派说起 如果要给机器学习划分流派的话,初步划分可以分为『归纳学习』和『统计学习』两大类。所谓『归纳学习』,就跟我们平时学习所用的归纳法差不多,也叫『从样例中学习』。归纳学习又分为两大类,一类是像我们归纳知识点一样,把知识分解成一个一个的点,然后进行学习。因为最终都要表示成...

    文章 lusing 2018-05-03 2886浏览量

  • 吴恩达导师Michael I. Jordan刚去清华手写版书讲了三天课,这有一份他的课程笔记

    被称为“机器学习之父”的Michael I. Jordan教授上周(9月12-14日)在清华进行了为期三天的校内公开课,面对清华同学分享了他在伯克利AMP Lab和RISE Lab的最新研究成果。 Jordan教授本次亲自上阵授课实属难得,为保证教学质量,本次系列课程也只面向清华学生开放,且不设录...

    文章 技术小能手 2017-09-20 2353浏览量

  • RBF网络——核心思想:把向量从低维m映射到高维P,低维线性不可分的情况到高维就线性可分了

    RBF网络能够逼近任意的非线性函数,可以处理系统内的难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。 输入X是个m维的向量,样本容量为P,P>m。可以看到输入数据点X...

    文章 桃子红了呐 2017-11-09 1359浏览量

  • 纯干货:大数据挖掘方法及案例介绍(以后不会再被忽悠了)

    1、数据挖掘的引入 面对山一样高的,海一样广的数据,我们该怎么办? 数据挖掘中的5W问题 为什么要使用数据挖掘? 数据挖掘是什么? 谁在使用数据挖掘? 数据挖掘有哪些方法? 数据挖掘使用在哪些领域? 百度百科中关于数据挖掘的定义如下: 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数...

    文章 skyme 2016-05-05 5289浏览量

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