李宏毅机器学习笔记-7 反向传播算法（Backpropagation）
Backpropagation-反向传播算法 1 前言 1.1 为什么要用 Backpropagation 在神经网络中的梯度下降算法和之前求线性回归方程中用的没有太大的区别，都是不断的计算微分，然后更新参数，最终找到一个最优解。 但是在神经网络中，有着大量可能多达上百万个的参数，所以传统的求微分方法行不通，计算量太大无法快速有效的求出微分。 1.2 链式求导法则（Chain Rule） Back
相关文章
- 1. 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）
- 2. 7、【李宏毅机器学习（2017）】Backpropagation（反向传播算法）
- 3. 七、【李宏毅机器学习（2017）】Backpropagation（反向传播算法）
- 4. 【李宏毅机器学习】backpropagation 反向传播（p13） 学习笔记
- 5. [机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）
- 6. 李宏毅学习笔记7.反向传播
- 7. 李宏毅机器学习——学习笔记（7） Backpropagation and keras
- 8. 台大李宏毅-- 反向传播算法 Backpropagation
- 9. 神经网络反向传播Backpropagation（李弘毅机器学习）
- 10. [机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（Backpropagation）
- 更多相关文章...
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Duang!超快Wi-Fi来袭
- 2. 机器学习-补充03 神经网络之**函数(Activation Function)
- 3. git上开源maven项目部署 多module maven项目（多module maven+redis+tomcat+mysql）后台部署流程学习记录
- 4. ecliple-tomcat部署maven项目方式之一
- 5. eclipse新导入的项目经常可以看到“XX cannot be resolved to a type”的报错信息
- 6. Spark RDD的依赖于DAG的工作原理
- 7. VMware安装CentOS-8教程详解
- 8. YDOOK：Java 项目 Spring 项目导入基本四大 jar 包 导入依赖，怎样在 IDEA 的项目结构中导入 jar 包 导入依赖
- 9. 简单方法使得putty（windows10上）可以免密登录树莓派
- 10. idea怎么用本地maven
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）
- 2. 7、【李宏毅机器学习（2017）】Backpropagation（反向传播算法）
- 3. 七、【李宏毅机器学习（2017）】Backpropagation（反向传播算法）
- 4. 【李宏毅机器学习】backpropagation 反向传播（p13） 学习笔记
- 5. [机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法）
- 6. 李宏毅学习笔记7.反向传播
- 7. 李宏毅机器学习——学习笔记（7） Backpropagation and keras
- 8. 台大李宏毅-- 反向传播算法 Backpropagation
- 9. 神经网络反向传播Backpropagation（李弘毅机器学习）
- 10. [机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（Backpropagation）