计算图上的微积分：Backpropagation 引言 Backpropagation (BP) 是使得训练深度模型在计算上可行的关键算法。对现代神经网络，这个算法相较于无脑的实现可以使梯度下降的训练速度提升千万倍。而对于模型的训练来说，这其实是 7 天和 20 万年的天壤之别。 除了在深度学习中的使用，BP 本身在其他的领域中也是一种强大的计算工具，例如从天气预报到分析数值的稳定性——只是

链接:Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation笔记

摘要 本文是对 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程中 Backpropagation Algorithm 一小节的延伸。文章分三个部分：第一部分给出一个简单的神经网络模型和 Backpropagation（以下简称 BP）算法的具体流程。第二部分以分别计算第一层和第二层中的第一个参数（parameters，在神经网络中也称之为 weights）的梯度为例来解释 BP 算法

想象一下，神经网络就像是一个复杂的迷宫，里面有许多交叉路口（神经元），每个路口都有指示牌告诉你往哪个方向走（权重），而你的目标是找到从入口到出口的最佳路径，使得从起点到终点的路程最短或达到某个最优目标。 神经网络简述 神经网络是由许多层神经元组成的，每一层都连接着下一层，就像是一层层的过滤器，每层都在对输入的信息做加工处理。每个神经元都会接收一些输入值，然后根据内部设置的权重（就像是它对每个输

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，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果

这是一个有趣的非监督分割方法 代码短小精悍 直接说算法 1.首先对原图进行超像素分割。 2.使用卷积网络进行正向传播。网络输出100channel，输出和输入大小相同。也就是说，每个输入像素对应输出100个像素。这100个channel相当于对每个像素点进行100类的分类。通过这100个channel的输出，我们可以得到每个像素的预测类别。 3.那么我们如何得到每个像素的label

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-8（Backpropagation；反向传播算法） PDFVIDEO 当我们要用gradient descent来train一个neural network，要怎么做？ Gradient Descent backpropagation就是Gradient Descent。 Chain Rule（连锁法）

概念 BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练网络，调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。这种网络结构包含输入层、隐藏层和输出层，使用梯度下降算法来优化权重。 结构： BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种具有多层结构的前馈神经网络，它通过不断地调整权

作者：Anonymous 链接：https://www.zhihu.com/question/27239198/answer/89853077 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。 简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。 要回答题主这个

Resilient Propagation (RPROP, 弹性传播) 对不同的问题都能用同一套参数, 而且收敛速度比 Backpropagation 快. 它对权重的修改不是正比于梯度 , 而是由梯度和上一轮梯度的符号决定, 如果两轮梯度符号相同, 修改值就乘以 1.2 (弹性加速), 如果两轮梯度符号相反, 修改值就乘以 -0.5 (弹性减速). Manhattan 相似于 RPROP 但