TensorFlow05.3 神经网络反向传播算法-多层感知机梯度(理论知识)

1BasicRule2Productrule3QuotientRule4Chainrule(链式法则)在这个神经网络中：......

1单输出感知机在这里我们可以看到，\(W_2,1^1\)其中他的下标第一个2，表示的连着上一层的x2,下标第一个1代表着连着下一侧的x1。然后上标1代表着第一层。E是做了一个loss处理。\(X_i^1\)这个下标的i代表当前层数节点的编号，然后这个1代表着第1层。\(W_i,j^k\),i表示上一层的节点编......

前言人工神经网络（Artificialneuralnetworks，ANNs）被广泛认为诞生于20世纪四五十年代，其核心理论可以追溯到19世纪初 Adrien-MarieLegendre发明的最小二乘法，而在今天，经过了半个世纪互联网和计算机技术的迅猛发展，这片耕耘良久的沃土重新掀起了机器学习的研究热潮。本文主要......

一、通俗理解机器学习1、机器学习是人工智能的一种，如图所示，它是人工智能的一个子方向。2、机器学习有点像人类的学习过程。1.人类学习通过经验(事件)，归纳出规律。2.机器学习通过数据，训练出模型。3、机器学习不是基于编程形成的直接结果，不是代码直接写出一个模型y=-0.......

Pytorch高级api搭建多层感知机实战代码importtorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsbatch_size=200learning_rate=0.01epochs=10train_loader=torch.utils.data.DataLoader(da......

统计学习方法：感知机模型例题1.感知机学习算法的原始形式2.例题例2.1如图2.2所示的训练数据集，其正实例点是x1=（3,3）T，x2=（4,3）T，负实例点是x3=（1,1）T，试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型f（x）=sign（w·x+b）。这里，w=（w(1),w(2)）T，x=（x(1),x(2)）T。3.线性可分数据集感知机学习......

 PID控制算法是自动控制中的一个非常典型且重要的算法，可以明确的说，对于学自动控制的朋友来说，不懂PID控制，那就等于没真正的学过自动控制。PID的应用其实在我们的生活中是很普遍的，它不止浮现于算法介绍的文献中，在生活中也是应用广泛的、比如我们日常使用的恒温热水器、液位稳定系统，......

“AI的iPhone时刻到来了”。非算法岗位的研发同学'被迫'学习AI，产品岗位的同学希望了解AI。但是，很多自媒体文章要么太严谨、科学，让非科班出身的同学读不懂；要么，写成了科幻文章，很多结论都没有充分的逻辑支撑，是‘滑坡推理’的产物。这篇文章从底层讲起，却不引入太多概念，特别是数......

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