另一方面，循环性网络不仅将他们所看到的当前输入示例作为他们的输入，而且还将他们以前所见的输入示例作为输入。图底部的BTSXPE表示当前时刻的输入示例，而上下文单元表示前一时刻的输出。...所以循环性网络有两个输入源，现在和最近的过去，这两个输入源组合起来决定它们如何响应新数据，就像我们在生活中一样。 它们产生的错误将通过反向传播返回并用于调整它们的权重，直到错误不能再降低。...请记住，循环性网络的目的是准确分类顺序输入。我们依靠误差和梯度下降的反向传播来做到这一点。...经常性网络依赖于通过时间反向传播的扩展，即BPTT。在这种情况下，时间可以简单地表达为一个明确的，有序的一系列计算，将一个时间步与下一个时间步链接起来，这是所有后向传播都需要的。 ?...然后，模型预测应该使正则化训练集上计算的损失函数最小化。 12 什么是TF / IDF矢量化？
BP神经网络通俗教程（matlab实现方法） BP神经网络是什么 BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。...反向传播 反向传播是这个算法的精髓！上文已经形象的说明了反向传播的大致原理。下面我们来看反向传播具体是怎么运行的。 就像猜价格游戏一样，通过不断调整你猜的价格，使得预测的价格接近真实的价格。...然后开始下一次迭代，循环往复，直至达到收敛条件，跳出循环。 BP神经网络的基本运行原理就介绍完了。 神经网络的Matlab实现 Matlab自带神经网络的工具包，所以实现的这个环节还是非常简单的。...我以Matlab2020为例演示一下。（示例数据和题目来自“清风数学建模”） 例题如下： 给出的数据保存在一个EXCEL文档中。...截图了一小部分： 首先我先将数据导入到Matlab的变量中，X代表训练集和验证集的吸光度数据，Y代表训练集和验证集的辛烷值。
BP神经网络，使用newff函数，其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,'反向传播的训练函数...trainc – 循环顺序重量/偏见的培训。 traincgb – 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。...traincgf – 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。 traincgp – 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。...traingd – 梯度下降反向传播。 traingda – 具有自适应LR的反向传播梯度下降。 traingdm – 与动量梯度下降。...trainrp – RPROP反向传播。 trainru – 无监督随机重量/偏见的培训。 火车 – 顺序重量/偏见的培训。
正如引言中所讲，并不是所有的matlab矢量化函数对程序运行效率都是提高的，有时候该用循环还是要乖乖用循环，不能一味地追求矢量化。...通过上面示例对比不难发现，arrayfun和cellfun目前的运行效率是低于同等情况下的for循环，structfun的运行效率要高于同等情况下的for循环，而spfun与for循环的差异不太大，因此也建议大家程序中少用...从上面的示例也不难看出，不能迷信所谓的矢量化计算，还得结合自身需要进行合理选择才能写出高效运行的代码。...topic/comp.soft-sys.matlab/DCGTm-BhGIE [5] https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/arrayfun.html [6]...https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/cellfun.html [7] https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/structfun.html
BP神经网络，使用newff函数，其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,’反向传播的训练函数...\ trainc – 循环顺序重量/偏见的培训。 \ traincgb – 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。...\ traincgf – 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。 \ traincgp – 共轭波拉克- Ribiere更新梯度反向传播。...\ traingd – 梯度下降反向传播。 \ traingda – 具有自适应LR的反向传播梯度下降。 \ traingdm – 与动量梯度下降。...\ trainrp – RPROP反向传播。 \ trainru – 无监督随机重量/偏见的培训。 \ 火车 – 顺序重量/偏见的培训。
深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。...为了解决这些问题，第二代神经网络引入了反向传播的概念，将得到的输出与期望的输出进行比较，最终目标是使误差值减小到零。支持向量机通过引用先前测试用例的输入来创建和理解更多的测试用例。...接下来是针对信念网络的非循环图。这种图能够帮助解决与推理那些和学习问题有关的问题。随后是深度置信网络，它帮助创建存储在叶节点中的无偏值。 受限玻尔兹曼机 深度置信网络由诸如波尔兹曼机无监督网络组成。...每当另一层的属性或特征被添加到深度置信网络时，训练数据集的对数概率的下限就会有所改善。 例如： 实施 MATLAB可以很容易地将可见层，隐藏层和权重表示为矩阵形式并高效地执行矩阵算法。...因此，我们选择MATLAB来实现深度置信网络。 选用这些MNIST9的手写数字，然后用作深度置信网络的计算，以便与其他分类器的性能进行比较。
使用矢量化操作如果I和B的元素数量不一致，可以考虑使用矢量化操作来进行赋值操作。...使用循环进行赋值如果I和B的元素数量较复杂或无法通过矢量化操作解决，可以考虑使用循环进行赋值操作。...;end% 使用矢量化操作进行赋值A(I) = B(end);% 使用循环进行赋值for i = 1:length(I) A(I(i)) = B(i);end% 打印结果disp(A);在这个示例代码中...接着，我们使用矢量化操作和循环分别将值数组B的元素赋值给数组A的对应位置。最后，我们打印出数组A的结果。...通过这个示例代码，我们可以实现对学生成绩数据的查询和赋值操作，灵活应用于实际的数据分析场景中。在Matlab中，索引数组是用来指定要访问或修改数组中元素的位置的数组。
4.2.1池化的前向传播公式： ? down，是下采样操作 4.2.2池化的后向传播公式： ? ，conv2是matlab中的反向卷积操作 ? 5 卷积神经网络运用实例 ?...对于大规模训练数据，主要有以下三个方面进行对模型加速。 6.1 GPU加速 矢量化编程提高算法速度。...在模型的计算过程中往往需要对特定的运算操作进行大量的重复计算，而矢量化编程强调对单一指令并行操作相似的数据，然而在单个CPU上矢量运算本质还是串行执行。...6.2数据并行 在模型的训练过程中，可以对训练数据进行划分，同时采用多模型分别对每个分片的数据进行训练。随着数据分片数量的增多，每个分片的训练样本大量的减少，模型的训练速度能得到线性级别的提升。...可以将模型可并行执行部分拆分到多个GPU上，利用多个GPU对各个子模型进行计算，大大加快模型的前向传播和后传播的时间。
它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。 9、DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。...只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。 4、MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。...它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。 2、SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。...训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。...2、deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。
通过反向传播算法，深度学习能捕捉大型数据集中的复杂结构，并在前一个处理层的基础上改变内部参数获得一个能表示前者的全新处理层。...多层神经网络和反向传播 图a是一个普通的感知器（黑点表示神经元），它通过使输入空间失真，从而让数据的类别（红蓝曲线）实现线性分离。...因为当训练大模型时，可对大量参数就地更新，并快速将这些更新传播到并行训练中。...深度监督学习（包括反向传播算法历史）、无监督学习、强化学习、进化策略等是本文的主要关注对象。 文中部分缩略词表： ? PDF：arxiv.org/pdf/1404.7828.pdf 5....可微的递归网络之所以吸引人，是因为它们能直接将变长输入（视频）映射为变长输出（自然语言文本），能够模拟复杂的动态时序；目前能够通过反向传播进行优化。
它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。 9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。 10....只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。 4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。...它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。 2....训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。...2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。
feedforward neural network 前馈神经网络 Backpropagation Algorithm 反向传播算法 (batch) gradient descent （批量）梯度下降法...Autoencoders 自编码算法 Sparsity 稀疏性 neural networks 神经网络 supervised learning 监督学习 unsupervised learning 无监督学习...平凡解 norm constrained 范数约束 sparse autoencoder 稀疏自编码器 norm bounded 有界范数 input domains 输入域 vectorization 矢量化...backpropagation 反向传播 training examples 训练样本 activation function 激活函数 sparse autoencoder 稀疏自编码网络 sparsity...error term 偏差项 Full Connected Networks 全连接网络 Sparse Autoencoder 稀疏编码 Feedforward 前向输送 Backpropagation 反向传播
答案是我们移除了一个内部循环结构。 上周提出的实现方法需要一个额外的内部循环来计算边界区域的大小和重叠区域的比率。...在本文中取而代之的是，Malisiewicz 博士用矢量化代码替换了这个内部循环，这就是我们在应用非极大值抑制时能够实现更快速度的原因。...我们不再使用内部 for 循环来对单独对每个框进行循环，而是使用 np.maximum 和 np.minimum 对代码进行矢量化，这使得我们能够在坐标轴上找到最大值和最小值而不仅仅是一个数。...当我把算法从 Matlab 移植到 Python 时，我花了很长时间来解决这个问题。第 47 行和第 48 行也被矢量化，在这里我们计算每个矩形的宽度和高度来进行检查。...这种方法和 Felzenszwalb 等人提出的方法几乎一样，但是通过移除一个内部循环函数和利用矢量化代码，我们能够得到一种更快的替代方法。
以任意有向无环图的形式，Caffe支持网络架构。Caffe会根据网络的需要来正确占用内存。通过一个函数调用，实现CPU和GPU之间的切换。...(4)、Python和Matlab接口：同时提供Python和Matlab接口。...网络作为一个整体的操作，层有两个关键职责：前向传播，需要输入并产生输出；反向传播，取梯度作为输出，通过参数和输入计算梯度。Caffe提供了一套完整的层类型。...(3)、网络和运行方式：Caffe保留所有的有向无环层图，确保正确的进行前向传播和反向传播。Caffe模型是终端到终端的机器学习系统。一个典型的网络开始于数据层，结束于loss层。...随着数据通过网络的前向传播和反向传播，Caffe存储、通信、信息操作作为Blobs。Blob是标准阵列和统一内存接口框架。Blob用来存储数据、参数以及loss。
理论上循环神经网络可以近似任意的动态系统。如下图1给出了循环神经网络的示例。 ?...图1 循环神经网络 循环神经网络的参数训练可以通过随时间进行反向传播（Backpropagation ThroughTime，BPTT）算法[Werbos, 1990]。...但循环神经网络的一个最大问题是训练时梯度需要随着时间进行反向传播。...图3 按时间展开的循环神经网络使用BP训练 循环神经网络的参数训练可以通过随时间进行反向传播（Backpropagation ThroughTime，BPTT）算法[Werbos, 1990]。...图7.3给出了随时间进行反向传播算法的示例。假设循环神经网络在每个时刻t 都有一个监督信息，损失为Jt。则整个序列的损失为 ? 。 损失失J 关于U 的梯度为： ?
^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l]}\)表示第\(l\)层中的激活函数,\(a^{[l]}=g^{[l]}(z^{[l]})\) 二、前向和反向传播...第\(l\)层的前向传播 输入为 \(a^{[l-1]}\) 输出为 \(a^{[l]}\), cache(\(z^{[l]}\)) 矢量化表示： \[Z^{[l]}=W^{[l]}·A^{[...第\(l\)层的反向传播 输入为 \(da^{[l]}\) 输出为 \(da^{[l-1]},dW^{[l]},db^{[l]}\) 计算细节： \[dz^{[l]}=da^{[l]}*g^{...总结 前向传播示例 反向传播 更清晰的表示： 三、深层网络中的前向传播 四、核对矩阵的维数 这节的内容主要是告诉我们如何知道自己在设计神经网络模型的时候各个参数的维度是否正确的方法。...六、搭建深层神经网络块 上图表示单个神经元的前向和反向传播算法过程。
9.1 代价函数(Cost Function) 9.2 反向传播算法(Backpropagation Algorithm) 9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition...2.运行反向传播算法，从输出层开始计算每一层预测的误差(error)，以此来求取偏导。...这就是反向传播算法，即从输出层开始不断向前迭代，根据上一层的误差依次计算当前层的误差，以求得代价函数的偏导。 应用反向传播（BP）算法的神经网络被称为 BP 网络，也称前馈网络（向前反馈）。...9.3 直观理解反向传播(Backpropagation Intuition) 这节给出了反向传播算法中误差的数学意义： cost(t)=y(t) log(hΘ(x(t)))+(1−y(t)) log(...5.训练神经网络 1.随机初始化初始权重矩阵 2.应用前向传播算法计算初始预测 3.计算代价函数 J(Θ) 的值 4.应用后向传播宣发计算 J(Θ) 的偏导数 5.使用梯度检验检查算法的正确性，别忘了用完就禁用它
这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络，主要介绍前向传播算法，反向传播算法，神经网络的多类分类，梯度校验，参数随机初始化，参数的更新等等 1.神经网络概述 之前说的线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点...下面是该神经网 络的可能结构示例： ? 分类结果 ? 神经网络算法的输出结果为四种可能情形之一： ? 5....其实就是将维度为K的向量分次求代价函数并求和，正则化有一点不一样，最外层排除了每一层θ0后，每一层的θ矩阵的和，最里层的循环j循环所有的行（ 由 sl +1 层的激活单元数决定），循环i则循环所有的列，...下面以下图为例，来说说这个反向传播算法 ? 这个算法是由输出层的误差一层层反向传播到输入层的，由于输入层是特征实际值，所以不会算输入层的误差（即不存在误差），到第二层即可停止。...(2) 训练神经网络 ①参数的随机初始化 ②利用正向传播方法计算所有的hθ(x) ③编写计算代价函数J的代码 ④利用反向传播方法计算所有偏导数 ⑤利用数值检验方法检验这些偏导数 ⑥使用优化算法来最小化代价函数
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