BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
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
懒得看文章？没关系，稍后会附上文章内容概述，同时，更希望能通过阅读这一期的精读，穿插着深入阅读原文。
在代码实现前，我能先了解一下反向传播是怎么个事，下文主要以图文的形式进行输出 这里我们回顾一下梯度，首先假设一个简单的线性模型
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。
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）。
这是简单介绍神经网络的知识，并介绍一种特别的神经网络--多层感知器(Multi Layer Perceptron,MLP)。
在上述网络中，信号从输入层开始，经过线性组合和激活函数的处理，输入到下一层的神经元，信号依次经过各个隐藏层的处理，最终输出到输出层，这样的信号传递是一个正向传递的过程，这种结构的神经网络称之为前馈神经网络。
“如果我们能够揭示大脑的某些学习机制或学习方法，那么人工智能将能迎来进一步的发展，”Bengio如是说。
BP算法(即反向传播算法)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。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Let's practice Backpropagation，我们计算了一个带sigmoid函数的嵌套网络的反向传播！从这篇文章开始，我们正式进入实际的神经网络的反向传播！本文将以一个两层的神经网络结构为例子，并且利用矩阵的方法实现神经网络的反向传播训练算法！
反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。
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。
【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。
大多数关于神经网络的介绍性文章在描述它们时都会提到大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下，我发现简单地将神经网络描述为将给定的输入映射到期望的输出的数学函数就更容易了。
可以试用编写的Python脚本，该脚本在此Github存储库中实现了反向传播算法。
反向传播算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反转，如下图所示。
预训练过程在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 在线深度学习的主要困难是模型的容量、复杂度等设置很不灵活，即模型是静态的，而数据流是动态的。本论文提出了一种适应性的网络框架，结合 HBP 算法，使网络结构能随着数据的流入而逐渐扩展、复杂化。这使得模型同时拥有在线学习和深度学习的优点，并在多种在线学习模型和数据集的对比实验中都取得了当前最佳结果。 近年来，我们见证了深度学习技术在很多应用中的巨大成功。学习深度神经网络面临着很多挑战，包括但不限于梯度消失、逐渐减少的特征重用、鞍点（以及
动机：为了深入了解深度学习，我决定从零开始构建神经网络，并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信，对于任何有理想的数据科学家而言，理解神经网络内部的运作方式都非常重要。
生物学可信深度学习 (BPDL) 是神经科学与机器学习交叉领域中的一个活跃研究课题，主要研究如何利用在大脑中可实现的「学习规则」来训练深度神经网络。
这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法，对于想要了解深度学习运作原理的各位来说，内容精彩不可错过。
作者：James Loy 机器之心编译 参与：陈韵竹、王淑婷 这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向传播、梯度下降算法，对于想要了解深度学习运作原理的各位来说，内容精彩不可错过。 动机：为了深入了解深度学习，我决定从零开始构建神经网络，并且不使用类似 Tensorflow 的深度学习库。我相信，对于任何有理想的数据科学家而言，理解神经网络内部的运作方式都非常重要。 本文涵
选自Manas Blog 作者：Manas George 机器之心编译 参与：蒋思源 本文假定各位读者了解一些神经网络的基础，包括一些基本的前向与反向传播的表达式。本文很大一部分是进行基础的代数操作，只有少量的基本统计数据。如果读者希望先复习一点神经网络相关的知识，可以阅读以下机器之心曾发过的基础教程。本文尝试用 Glorot 和 Bengio 在他们论文中使用的推导以探讨深度神经网络中的权重初始化问题，并更好地说明为什么他们的方法解决了神经网络面临的训练问题。 最全的DNN概述论文：详解前馈、卷积和循环神
前言 本篇文章是原文（https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/05/neural-network-from-scratch-in-python-and-r/）的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1
Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
梯度爆炸是指在使用梯度下降算法时，由于某些原因导致梯度值变得非常大，从而对参数的更新产生巨大影响。这可能会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。
原始结构的RNN还不够处理较为复杂的序列建模问题，它存在较为严重的梯度消失问题，最直观的现象就是随着网络层数增加，网络会逐渐变得无法训练。长短期记忆网络（Long Short Time Memory，LSTM）正是为了解决梯度消失问题而设计的一种特殊的RNN结构。
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。
本篇文章是原文的翻译过来的，自己在学习和阅读之后觉得文章非常不错，文章结构清晰，由浅入深、从理论到代码实现，最终将神经网络的概念和工作流程呈现出来。自己将其翻译成中文，以便以后阅读和复习和网友参考。因时间（文字纯手打加配图）紧促和翻译水平有限，文章有不足之处请大家指正。 介绍 你可以通过两种方式学习和实践一个概念： 选项1：您可以了解一个特定主题的整个理论，然后寻找应用这些概念的方法。所以，你阅读整个算法的工作原理，背后的数学知识、假设理论、局限，然后去应用它。这样学习稳健但是需要花费大量的时间去准备。 选
「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」
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。
这是一场以误差（Error）为主导的反向传播（Back Propagation）运动，旨在得到最优的全局参数矩阵，进而将多层神经网络应用到分类或者回归任务中去。
本篇是神经网络体系搭建的第二篇，解决体系搭建的深度学习网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 深度学习是一个已经被说烂了的词，几乎说起人工智能，非专业人士也会说出深度学习这个词，甚至有时候觉得神经网络，low爆了，深度学习才流行。 我也一度以为深度学习是多么神奇的一个技术，其实说到底，还是神经网络，没啥高大上的，只不过深了很多层，注意，是“深”，而不是“宽”。但是呢，就是深了很多层，确实让它的表现好了很多，所以它才有了一个专有名字，叫做深度学习。 深入了解深度学习，先从多层感知器说起。 多层感知器（M
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
在人工智能研究领域，Yann LeCun、Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio一直被公认为深度学习三巨头。
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 10.1 代价函数 为神经网络拟合参数的算法
贝叶斯推断是概率论和统计学机器学习中的重要组成部分。 它是基于由著名统计学家托马斯贝叶斯给出的贝叶斯定理。 在贝叶斯推断中，随着更多证据或信息的出现，假设概率得到更新。
反向传播技术是深度学习的核心，驱动了AI在视觉、语音、自然语言处理、游戏、生物预测等诸多领域的成功。反向传播的运行机制是通过反向的方式计算预测误差对神经网络连接权重的梯度，并通过微调每一层的权重来减少预测误差。尽管反向传播非常高效，是目前人工智能成功的关键，但是相当一部分研究人员并不认为反向传播的学习方法同大脑的工作方式是一致的。 随着深度学习技术的发展，大家也逐步看到了反向传播的一些弊端，例如对于标签数据和算力的过度依赖、存在一系列的对抗安全问题、只能针对特定的任务等，而且也引发了大家对发展大模型的一些顾
在未来万亿参数网络只消耗几瓦特的新型硬件上，FF 是最优算法。 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——
我不会机器学习，但上个月我在 GitHub 上发现了一个极简、入门级的神经网络教程，示例代码为 Go 语言。它简洁易懂能用一行公式说明白的道理，不多写一句废话，我看后大呼过瘾。
我们对输入进行one-hot编码。这是因为我们的整个词汇表只有四个字母{h,e,l,o}。
TLDR 本文将通过从头实现DeepMind的Decoupled Neural Interfaces Using Synthetic Gradients论文中的技术，学习这一技术背后的直觉。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 过去十年，深度学习取得了惊人的胜利，用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。 图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为反向传播的提出者之一，在近年来已经多次提出，反向传播并不能解释大脑的运作方式。相反，他正在提出一种新的神经网络学习方法——前向-前向算法（Forward‑For
我们这一次讲的浅层神经网络——单隐层神经网络，那么什么是浅层神经网络呢？浅层神经网络其实就是一个单隐层神经网络！！！会有 ，，， 这些个参数，还有个 表示输入特征的个数， 表示隐藏单元个数， 表示输出单元个数。
一、反向传播思想： 1、计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。 （1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； （2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层； （3）在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。 2、无监督逐层训练：预训练：每次训练一层隐结点。训练时将上一层隐结点的输出作为
1、计算出输出与标签间的损失函数值，然后计算其相对于每个神经元的梯度，根据梯度方向更新权值。
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