反向传播

  • 斯坦福CS229 | 反向传播和改进神经网络

    斯坦福CS229解释了深度学习中的反向传播和优化算法。通过讲解梯度下降、动量和Adam等算法,让我们了解了如何训练神经网络并提高其性能。视频还介绍了激活函数的选择,以及如何避免梯度消失和爆炸问题。通过优化算法的讲解,帮助我们更好地理解神经网络的训练和优化过程。这些算法的应用可以提高网络的性能并加快训练速度。 神经网络优化与参数更新:斯坦福CS229是一个关于…

    2024年4月8日
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  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | 反向传播

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了反向传播算法和梯度下降的概念。视频中首先讲解了梯度下降的原理和目标函数的计算方式。然后,视频介绍了反向传播算法是如何计算梯度的,特别是在神经网络中的应用。视频还讲解了线性层的计算和矩阵乘法的概念。最后,视频提到了批量训练和雅克比矩阵的概念,并介绍了如何通过链式法则计算梯度。 反向传播:马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程主要…

    2024年3月19日
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Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。