backprop精品文章

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  DeepMind 推出貝葉斯 RNN，語(yǔ)言建模和圖說(shuō)生成超越傳統(tǒng) RNN

  ...nyals 立即做的修改。）我們?cè)冢˙lundell et al，2015）Bayes by Backprop 工作的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)簡(jiǎn)單直接的方法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)表明能夠解決很大規(guī)模的問(wèn)題。我們的方法是對(duì)通過(guò)時(shí)間截?cái)喾聪騻鞑サ囊粋€(gè)簡(jiǎn)單改變，得到了對(duì) RNN 權(quán)重后...

  KunMinX 2019-04-25 18:12 評(píng)論0 收藏0
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  OpenAI開(kāi)源TF梯度替換插件，十倍模型計(jì)算時(shí)間僅增加20%

  ...圓圈表示在給定時(shí)間需要保存在內(nèi)存中的節(jié)點(diǎn)。?Vanilla backprop如上所述的簡(jiǎn)單反向傳播的計(jì)算效果較佳：它僅對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次計(jì)算。但是，如果我們?cè)敢庵匦掠?jì)算節(jié)點(diǎn)，則可以節(jié)省大量?jī)?nèi)存。例如，當(dāng)需要時(shí)我們可以簡(jiǎn)單地...

  GraphQuery 2019-04-25 18:23 評(píng)論0 收藏0
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  （二）非線(xiàn)性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

  ... self.bpAxes = tuple(range(tensor_order-1)) # Axes summed over in backprop def forward(self, X): Perform forward step transformation with the help of a tensor product. ...

  GeekQiaQia 2019-07-30 15:16 評(píng)論0 收藏0
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  （五）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之構(gòu)建多層網(wǎng)絡(luò)

  ...d def backward_step(activations, targets, layers): Perform the backpropagation step over all the layers and return the parameter gradients. Input: activations: A list of forwar...

  figofuture 2019-07-30 15:17 評(píng)論0 收藏0
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  （一）線(xiàn)性循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

  ...傳播（BPTT）算法進(jìn)行訓(xùn)練 訓(xùn)練RNN的一個(gè)典型算法是BPTT（backpropagation through time）算法。通過(guò)名字，你也能發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)基于BP的算法。 如果你很了解常規(guī)的BP算法，那么BPTT算法和常規(guī)的BP算法沒(méi)有很大的不同。唯一的不同是，RNN...

  zilu 2019-07-30 15:18 評(píng)論0 收藏0
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  （四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之矢量化

  ...init_var Wo = np.random.randn(3, 2) * init_var # Compute the gradients by backpropagation # Compute the activations of the layers H = hidden_activations(X, Wh, bh) Y = output_activations(H, Wo, bo...

  pf_miles 2019-07-30 15:19 評(píng)論0 收藏0
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  谷歌官方：反向傳播算法圖解

  ...址：https://google-developers.appspot.com/machine-learning/crash-course/backprop-scroll/反向傳播算法對(duì)于快速訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。本文將介紹該算法的工作原理。簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如上圖，你會(huì)看到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中包含一個(gè)輸入節(jié)...

  gplane 2019-04-25 18:28 評(píng)論0 收藏0
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  一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  ... = utils.apply_modifications(model) generating saliency map with unguided backprop grads1 = visualize_saliency(model, layer_idx,filter_indices=None,seed_input=image) plotting the unguided sali...

  alaege 2019-06-26 19:14 評(píng)論0 收藏0
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  （三）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)之隱藏層設(shè)計(jì)

  ...gradient_weight_hidden(x, zh, h, grad_hidden)函數(shù)實(shí)現(xiàn)了?ξ/?wh。backprop_update(x, t, wh, wo, learning_rate)函數(shù)實(shí)現(xiàn)了BP算法的每次迭代過(guò)程。 # Define the error function def gradient_output(y, t): return y - t # Def...

  kun_jian 2019-07-30 15:19 評(píng)論0 收藏0
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  利用Python實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化

  ...odel, layer_idx, filter_indices=class_idx, seed_input=val_x[idx], backprop_modifier=modifier) if modifier is None: modifier = vanilla ax[i+1].set_title(modifier...

  light 2019-07-31 11:07 評(píng)論0 收藏0