backpropagation

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    不同反向傳播算法的性能比較繪圖

    我正在爲相同的數據集實施各種反向傳播算法，並試圖比較性能。我從下面的教程中獲得了相同的幫助。 https://nl.mathworks.com/help/nnet/ug/choose-a-multilayer-neural-network-training-function.html 我試圖繪製： 均方誤差與執行時間爲每個算法 收斂與均方誤差收斂目標，爲每個算法 需要時間 已經使用了下面的代碼，來
    algorithm matlab neural-network backpropagation 2017-05-04

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    通過稀疏張量反向傳播梯度？

    我有一個正常的前饋網絡，產生一個矢量v。v的元素然後被用作稀疏矩陣M的非零條目（假設座標是預定義的）。稀疏矩陣然後乘以一個密集向量，並在結果標量上定義一個損失。我想反向傳播損失w.r.t.網絡的權重，這需要通過稀疏矩陣。 這似乎是一個完全合理的用例的稀疏矩陣，但現在看來，這樣的功能是不支持的。事實上，即使調用tf.gradients（男，[V]）產生一個錯誤： AttributeError: 'S
    python tensorflow sparse-matrix backpropagation 2017-02-03

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    調試神經網絡

    TLDR 我一直在努力，以適應MNIST一個簡單的神經網絡，它適用於小的調試安裝，但是當我把它交給MNIST的一個子集，它培養超級快並且梯度非常快地接近0，但是然後它對於任何給定輸入輸出相同的值，並且最終成本相當高。我一直試圖有目的地過度裝備，以確保它實際上正在工作，但它不會在MNIST上這樣做，暗示設置中存在深層問題。我已經使用漸變檢查檢查了我的反向傳播實現，它似乎匹配了，所以不知道錯誤在哪裏，
    python machine-learning neural-network backpropagation mnist 2017-02-09

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    在張量流上使用彈性傳播

    有沒有在Tensorflow上使用彈性傳播的方法？我知道有一些反向傳播策略。有沒有接近rPorp的？我可以插入我自己的彈性傳播實現嗎？
    tensorflow backpropagation 2017-02-17

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    神經網絡（反向傳播）

    假設我們有訓練的神經網絡.... 我的問題是將相同的神經網絡產生的數據回來，如果我們應用什麼以前是輸出在目前的輸入？ 我正在研究MNIST數據集，並想知道如果我們使用反向傳播算法從輸出端訓練我們的網絡（使用最終輸出作爲來自該端的輸入）將會發生什麼。 這可能是一個很普通，但我仍然需要一些幫助來自社會 我的想法說，它可以取回數據（或近似原始數據集）... 可以證明是合理的嗎？
    neural-network backpropagation 2017-04-07

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    有人可以告訴我這個反向傳播實施有什麼問題

    所以我想在c＃中實現反向傳播神經網絡。我遇到了一個呃逆。當訓練網絡，所有的輸出或者是0.49 ??? ...或0.51 ??? ... 這裏是我的網絡類 namespace BackPropNetwork { public class Network { public double[][] Values { get; set; } public double[][] De
    c# .net neural-network artificial-intelligence backpropagation 2017-04-12

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    S神經網絡中的S函數的位置是否重要？

    我想在python中使用Keras創建一個神經網絡，使用自定義丟失，並且我正在遊蕩是否有一個sigmoid函數作爲最後一層中的激活函數，並且在自定義丟失的開始處有一個sigmoid是相同的不。因此，這裏是我的意思了： 我有第二個模型中的損失計算的感覺，但它不通過乙狀結腸同時它是第一款車型回傳播。是對的嗎？
    neural-network keras backpropagation 2017-02-21

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    多層神經網絡後向傳播解釋

    所以，我有一個能夠執行向前傳播的多層神經網絡，它應該能夠執行向後傳播，但我找不到任何資源解釋它是如何工作。似乎所有有關後向傳播如何工作的資源都是特定於網絡的，或者很難理解。你能幫我找到有用的資源嗎？我的網絡是用Java編寫的，如果這有助於縮小資源。
    java neural-network backpropagation 2017-02-22

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    XOR總是朝向0.5使用反向傳播在S形神經網絡C++

    再次感謝您花時間閱讀本文。 我知道這個問題已經被問了很多，我已經檢查了許多關於這個問題的帖子：不過，我對使用反向傳播的成功XOR學習的追求仍未完成。 我試着像建議的那樣，調整學習速度，動量，有/沒有偏見等，仍然沒有成功。 網絡包含2個輸入神經元，2個隱藏神經元，1個輸出，全部乙狀結腸。 對於每個輸入，輸出神經元似乎總是收斂在0.5左右。 因此，我要求您爲此事提供寶貴的技能。 我正在使用自制的C++
    c++ neural-network backpropagation 2017-02-22

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    反向傳播算法運行不正常

    我是神經網絡的新手。我試圖編寫簡單的4-0-2 MLP並在實踐中學習反向傳播算法。但是我的反向傳播總是偏離，輸出總是[1,1]。我搜索了可能的原因，但是既沒有將學習率設置爲很小的數字（0.001），也沒有改變三角形權重的符號可以解決問題。 代碼反向傳播算法： def backward(self,trainingSamples): for i in range(len(trainingSa
    python neural-network backpropagation 2017-01-24
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