当前机器学习的应用开发工具和库已经相当丰富,它们已经把底层的数学原理和逻辑推导封装得很好。要让机器学习的代码跑起来其实不难,但是如果想做深入的应用开发,不理解其中的数学原理怕是很难向前走得更远。当然,要想掌握每一个模型的数学细节需要大量的时间也是不大可能。这里,就以反向传播神经网络为例,走一遍其中的...
求解最优参数的方法仍然是梯度下降法,使得损失函数最小: 本质上来说,神经网络中的梯度下降和我们之前学习的线性回归或者是逻辑斯蒂回归的梯度下降原理是一样的,最大的区别在于,神经网络中的参数是非常多的,因此我们需要使用正向传播和反向传播算法(back-propagation)进行参数的更新迭代。 三、参数求解(正向和反向传播算...
5. 反向传播通常慢于正向传播。 将sigmid的梯度表示为只有sigmoid函数的运算,那么就可以只进行一次sigmoid运算,然后只需要计算出sigmoid函数的局部梯度(1-sigmoid(x))sigmoid(x)就可以了(意思就是其实大的函数也可以直接视作一个整体计算梯度),所以我们把它放在整个计算图中。 一旦我们知道怎么计算局部梯度,通过链式...
BackPropagation不难,就是有些繁杂,不断的用链式法则由后往前推导Cost Function的梯度,这也是神经网络的基础功,这周弄明白了公式,下周用程序实现。
public class JavaBackPropagationNeuralNetwork { /** * 神经元 */ public class Neuron { HashMap<Integer, Link> target = new HashMap<Integer, Link>();// 连接其他神经元的 HashMap<Integer, Link> source = new HashMap<Integer, Link>();// 被其他神经元连接的 ...
back propagation neural network dehazinghaze-free imagehazy imageslearningscene radiancesingle image dehazingAtmospheric modelingBy using the A356 aluminum alloy (Al–7Si–0.3Mg) with dispersed eutectic silicon particles and the single-phase Al–1Si–0.3Mg alloy, this study was carried out to ...
(DGA), transformer oil integrity analysis, visual inspections, and two Back Propagation Neural Network (BPNN) algorithms to predict the loss of life (LOL) of the transformers through condition monitoring of the cellulose paper. The first BPNN algorithm proposed is based on forecasting the degree ...
Artificial Neural Network golangdeep-learningneural-networkregressionclassificationbackpropagation UpdatedJul 11, 2024 Go lijqhs/deeplearning-notes Star441 Code Issues Pull requests Notes for Deep Learning Specialization Courses led by Andrew Ng.
This paper demonstrates the use of back-propagation neural networks to alleviate this problem. Backpropagation neural networks are a product of artificial intelligence research. First, an overview of the neural network methodology is presented. This is followed by some practical guidelines for ...
按顺序阅读第一篇论文《Back Propagation Neural Network Dehazing》 1. 摘要: 在本文中,我们提出了一种新的基于学习的单幅图像去雾方法。 所提出的方法主要受到观察对象的颜色随着场景深度的增加而逐渐消失这一观察的启发。 我们将图像内像素的RGB值作为重要特征,使用反向传播神经网络从训练样本中挖掘颜色和深度之间的...