特斯拉前AI总监变身网红,详解反向传播,引上万网友围观
2022年8月22日 - 百家号
只要你懂Python，对高中学过的求导知识有些印象的话，看完这个视频你就能够理解反向传播和神经网络核心要点。要是不能的话，我就吃一只鞋。说得这么神奇，快来看看这个课程上，Kalpathy传授了什么知识。毕竟2个半时长，先来理清下整个视频中关键part：他先对micrograd进行了概述。micrograd是Kalpathy在2020年开源的...
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一文详解循环神经网络及股票预测实战(完整Python代码)!
2022年1月14日 - 网易
另外的,RNN神经元在每个时间步上是共享权重参数矩阵的(不同于CNN是空间上的参数共享),时间维度上的参数共享可以充分利用数据之间的时域关联性,如果我们在每个时间点都有一个单独的参数,不但不能泛化到训练时没有见过序列长度,也不能在时间上共享不同序列长度和不同位置的统计强度。如下各时间步的前向传播计算流程...
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动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Go...
2023年3月28日 - 腾讯新闻
就像前文所提到的,机器学习和Python语言并不存在因果关系,我们使用Golang同样可以实现神经网络,同样可以完成机器学习的流程,编程语言,仅仅是实现的工具而已。但不能否认的是,Python当前在人工智能领域的很多细分方向都有比较广泛的应用,比如自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域,但是并不意味着人工智能研发一定离不...
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神经网络背后的数学原理是什么?
2019年7月11日 - 网易
与前向步骤不同的是,这个步骤沿着反向的顺序进行。它首先计算出输出层中损失函数对每个权重的偏导数(dLoss/dW_2),然后计算隐藏层的偏导数(dLoss/dW1)。让我们详细地解释每个导数吧。dLoss/dW_2:链式法则表明,我们可以将一个神经网络的梯度计算分解成好多个微分部分:为了帮助记忆,下表列出了上面用到的...
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