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深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记(4.1):反向传播(Backpropagation)
在学习深度学习的过程中 我们常用的一种优化参数的方法就是梯度下降法 而一般情况下 我们搭建的神经网络的结构是 输入 权重矩阵 损失函数 如下图所示 而在给定输入的情况下 为了使我们的损失函数值达到最小 我们就需要调节权重矩阵 使之满足条件
计算机视觉
反向传播
图像分类
深度学习
计算机视觉(三):神经网络最优化过程
计算机视觉笔记总目录 1 最优化 Optimization 定义 最优化是寻找能使得损失函数值最小化的参数 W W W的过程 注 给的是损失优化问题的一个简单定义 并不是完整的最优化数学定义 方法 问题陈述 这节的核心问题是 给定函数 f
深度学习
计算机视觉
神经网络
python
反向传播
一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation
最近在看深度学习的东西 一开始看的吴恩达的UFLDL教程 有中文版就直接看了 后来发现有些地方总是不是很明确 又去看英文版 然后又找了些资料看 才发现 中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充 但是补充的又是错的 难怪觉得有问
机器学习,深度学习
神经网络
深度学习
反向传播
从零推导一个多层感知机神经网络(附matlab源码,可直接运行)
可以先跳到代码示例部分看看效果 算法基础 激活函数 损失函数 链式法则 向量求导 代码示例 代码文件结构说明 函数脚本 可运行脚本 效果演示 代码下载链接 算法基础 激活函数 激活函数的作用 激活函数把非线性引入了神经网络 后面的代码用到的
机器学习
MATLAB
反向传播
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神经网络
ROI Align 解析
ROI Align 是何凯明在2017年的论文Mask RCNN中提出的 该方法很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配 mis alignment 问题 本文将先从实验结果入手 然后分析ROI Pooling产生局
深度学习
ROI Align
ROI Pooling局限性
反向传播
BP算法
只限于自己看 预先说明 首先 这里面什么看成变量 什么看成常量 变量 网络的权值W 偏置b默认在W内 以及输入X 常量 就是target 你可能会说呃呃呃 不是输入都是有值吗 不都是数吗 怎么会是变量啊 一般来说网络的反向传播就是两种类型
Deep Learning
BP
神经网络
反向传播
反向传导
西瓜书之误差逆传播公式推导、源码解读及各种易混淆概念
关键词 反向传播 BP caffe源码 im2col 卷积 反卷积 上池化 上采样 公式推导 以前看到一长串的推导公式就想直接跳过 今天上午莫名有耐心 把书上的公式每一步推导自己算一遍 感觉豁然开朗 遂为此记 sigmoid函数求导比rel
Machine Learning
反向传播
西瓜书