backpropagation

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In che modo l'algoritmo di back-propagation si occupa di funzioni di attivazione non differenziabili?

mentre scavavo attraverso l'argomento delle reti neurali e su come addestrarli efficientemente mi sono imbattuto nel metodo di usare funzioni di attivazione molto semplici, come l'unità lineare recidi

machine-learning neural-network deep-learning backpropagation 2015-05-14

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Implementazione della rete neurale in java

Sto tentando di implementare un FFNN in Java con backpropagation e non ho idea di cosa sto facendo male. Ha funzionato quando avevo un solo neurone nella rete, ma ho scritto un'altra classe per gestir

java neural-network backpropagation feed-forward 2015-07-04

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Backpropagation con unità lineari rettificate

Ho scritto del codice per implementare il backpropagation in una rete neurale profonda con la funzione di attivazione logistica e l'output di softmax. def backprop_deep(node_values, targets, weight_ma

python numpy neural-network backpropagation 2015-04-04

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Perché questa implementazione di backpropagation non riesce a formare correttamente i pesi?

Ho scritto la seguente routine di backpropagation per una rete neurale, usando come esempio il codice here. Il problema che sto affrontando mi confonde e ha spinto al limite le mie capacità di debug.

python neural-network backpropagation 2015-05-27

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5calore

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Approccio full-matric a backpropagation nella rete neurale artificiale

Recentemente sto imparando la rete neurale artificiale (ANN) e ho un codice funzionante e funzionante in Python per lo stesso basato sull'allenamento in mini-batch. Ho seguito il libro di Michael Nils

python numpy neural-network backpropagation gradient-descent 2015-07-24

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22calore

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Backpropagation della rete neurale con RELU

Sto provando ad implementare la rete neurale con RELU. livello di input -> 1 strato nascosto -> Relu -> strato di output -> strato softmax Sopra è l'architettura della mia rete neurale. Sono confuso r

neural-network backpropagation 2015-09-13

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7calore

2risposta

Come implementare la derivata Softmax indipendentemente da qualsiasi funzione di perdita?

Per una libreria di reti neurali ho implementato alcune funzioni di attivazione e funzioni di perdita e le loro derivate. Possono essere combinati in modo arbitrario e il derivato ai livelli di output

neural-network regression backpropagation derivative softmax 2015-11-05

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3risposta

Perché il metodo Cross Entropy è preferito rispetto a Mean Squared Error? In quali casi questo non regge?

Sebbene entrambi i metodi sopra riportati forniscano un punteggio migliore per una migliore vicinanza della previsione, è preferibile ancora l'entropia incrociata. È in tutti i casi o ci sono alcuni s

machine-learning neural-network backpropagation mean-square-error cross-entropy 2016-04-09

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Algoritmo di backpropagation della rete neurale non funzionante in Python

Sto scrivendo una rete neurale in Python, seguendo l'esempio here. Sembra che l'algoritmo di backpropagation non funzioni, dato che la rete neurale non riesce a produrre il giusto valore (entro un mar

python numpy machine-learning neural-network backpropagation 2016-01-07

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Posso (selettivamente) invertire i gradienti di Theano durante il backpropagation?

Mi piace utilizzare l'architettura proposta nel recente documento "Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation" nel framework Lasagne/Theano. La cosa di questo documento che lo rende un po 'inso

neural-network theano backpropagation lasagne 2015-11-23

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