backprop

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: backprop:Backprop是一个Python库，可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务 Backprop是一个Python库，可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务。 Backprop建立在通过转移学习解决任务的基础上。它实现了高级模型，这些模型足够通用，可以用最少的用户数据来解决现实世界中的任务。您可以...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：2.09MB 上传时间：2021-03-21

: backprop_old.rar learning learning representations by back-propagating errors
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：313KB 上传时间：2019-07-11

: 贝叶斯神经网络：Bayprop By Backprop，MC Dropout，SGLD，本地重新参数化技巧，KF-Laplace，SG-HMC的... 贝叶斯神经网络以下近似推理方法的Pytorch实现：我们还提供以下代码：先决条件火炬脾气暴躁的 Matplotlib 该项目是用python 2.7和Pytorch 1.0.1编写的。如果CUDA可用，它将自动使用。这些模型也不会太大，...
评级：0 浏览量：1814 收藏量：3 资源大小：13.93MB 上传时间：2021-02-05

: backprop1-开源 backprop1提供了一个用Java实现的简单的三层反向传播神经网络。有三个演示程序可以执行点分类，XOR问题和字符识别。
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：232KB 上传时间：2021-04-27

: BackProp算法源程序.zip_Back propagation_back_backprop_bp识别_均方差简要说明:BackProp算法：BP网络是反向传播(Back Propagation)网络。它是一种多层前向网络，采用最小均方差学习方式。这是一种最广泛应用的网络。它可用于语言综合，识别和自适应控制等用途。BP网络需有教师训练。
评级：5 浏览量：46 收藏量：0 资源大小：218KB 上传时间：2022-09-19

: visual-backprop-mxnet:MXNet的Visual Backprop的实现如果要使用show_progress.py脚本，则还需要安装show_progress.py （以防脚本从一开始就无法正常工作）用法文件vis_backprop_test.py包含一个样本，该样本训练MNIST并在每个前向传递上执行VisualBackprop。...
评级：0 浏览量：107 收藏量：0 资源大小：22KB 上传时间：2021-04-29

: backprop.zip_CNN_backprop_deep learning_px4_深度学习适合深度学习初级学者，内容基础，，，，，
评级：0 浏览量：39 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2022-07-13

: neural-network-backprop 反向传播针对机器学习实验室（CS353）课程的Python和Rapidminer神经网络反向传播算法的实现。贡献者： Sai Krishna Anand（181CO244）-https: Suhas KS（181CO253）-https:
评级：0 浏览量：34 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-04-17

: backprop-kalman-filter 反向卡尔曼滤波器
评级：0 浏览量：43 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-03-09

: NDN Backprop Neural Net Trainer-开源 NDN反向传播神经网络训练器在通用的用户友好型应用程序中实现了开源NeuronDotNet对象库的反向传播功能子集。
评级：0 浏览量：48 收藏量：0 资源大小：152KB 上传时间：2021-04-28

: 图像的均方误差的matlab代码-Backprop_ANN:CSS485的反向传播组分配图像的均方误差的matlab代码Backprop_ANN CSS 485的反向传播组分配作业详细信息：第1部分：简单字符识别作为热身，要求您解决与以前练习Hebbian学习的教科书练习E7.11中相同的模式识别问题。这次，您将使用多层...
评级：0 浏览量：96 收藏量：0 资源大小：19.6MB 上传时间：2021-05-22

: numhask-backprop：反向传播的numhask实例 numhask-backprop numhask-backprop 食谱 stack build --test --exec "$(stack path --local-install-root)/bin/numhask-backprop" --file-watch 参考
评级：0 浏览量：41 收藏量：0 资源大小：7KB 上传时间：2021-02-17

: 通过局部损失优化的LocoProp增强后支柱_LocoProp Enhancing BackProp via Local Los 通过局部损失优化的LocoProp增强后支柱_LocoProp Enhancing BackProp via Local Loss Optimization.pdf
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：1.16MB 上传时间：2022-02-10

: Bayesian_CNN:使用Backprop的Bayes在CNN中实现贝叶斯CNN 卷积神经网络中的实现。一个卷积层，每个滤波器的权重分布整个CNN的全贝叶斯视角结果分别使用LeNet-5和3Conv3FC在MNIST和CIFAR-10上的结果
评级：0 浏览量：325 收藏量：0 资源大小：285KB 上传时间：2021-05-13

: matlab最简单的代码-Matlab_MLP_BackProp:神经网络以最简单的形式编码，并且反向传播也用于训练。... Matlab_MLP_BackProp 神经网络以最简单的形式编码，并且反向传播也用于训练。可以用于教育目的。动量未添加到代码中，以使其易于阅读。去做：我将添加另一个文件以显示具有动力的MLP 我有时间时，将添加带有动量...
评级：0 浏览量：343 收藏量：0 资源大小：12KB 上传时间：2021-05-22

: Backprop.zip_人工智能/神经网络/深度学习_WINDOWS_ Back-propagation algorithm in neural network
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：2.03MB 上传时间：2021-08-10

: AI_BackProp_Momentum_Assignment：此回购禁止使用Matlab分类器代码对UCI数据集中的Wine数据集进行分类，... AI_BackProp_Momentum_Assignment 此回购禁止使用Matlab分类器代码对UCI数据库中的Wine数据集进行分类（使用反向传播和动量技术）网络架构 1. Number of Input layers = 14 2. Number of Hidden layers = 4 3. ...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：31KB 上传时间：2021-02-17

: backprop2：有效的用于训练神经网络的二阶方法的实现（正在进行中）反向传播2 实施有效的用于训练神经网络的二阶方法（正在进行中）二阶方法训练的用法示例 >>> import numpy as np >>> import data, models, optimisers, plotting >>> >>> np.random.seed(1926) ...
评级：0 浏览量：50 收藏量：0 资源大小：146KB 上传时间：2021-02-15

: blackbox-backprop:根据“区分黑盒组合解算器”中介绍的方法包装黑盒组合解算器的火炬模块黑盒组合解算器的区别：即插即用模块该存储库基于组合求解器的为组合求解器提供了PyTorch模块的集合。由Marin Vlastelica *，Anselm Paulus *，，和。。目录介绍该存储库包含PyTorch模块，这些模块通过“黑匣子...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：454KB 上传时间：2021-05-05

: encrypted-backprop:该存储库将作为我在加密域中进行神经网络训练的研究的第一个基准加密反向传播该存储库将作为我在加密域中进行神经网络训练的研究的第一个基准。该存储库包括使用PyTorch的基准神经网络实现以及手动实现。Conda环境设置从environment.yml创建环境：从基本目录： conda env create...
评级：0 浏览量：27 收藏量：0 资源大小：66.04MB 上传时间：2021-03-18

: Multilayer Perceptron (MLP) Neural Network (NN) 用于backpropagation (backprop) 训练的回归问题-matlab... 用于MLP回归的反向传播的非常紧凑的实现。意思是阅读和学习。这个包是 PRML 工具箱 ( https://github.com/PRML/PRMLT ) 的一部分。
评级：0 浏览量：173 收藏量：0 资源大小：2KB 上传时间：2021-05-29

: backprop.m:我们必须选择两个隐藏层，一个输入层和一个输出层，我们不得不使用火车-matlab开发我们必须选择两个隐藏层，一个输入层和一个输出层，我们必须使用以下形式的训练集：在这里，我们使用不同的学习系数(Ƞ) 、隐藏层中的神经元数(n) 和步数(N) 并观察结果。 N= 10, 15, 20 = 0.1, 0.5, 0.9 N= 10, ...
评级：0 浏览量：287 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-06-01

: 显着性：适用于SmoothGrad，Grad-CAM，Guided backprop，集成梯度和其他显着性技术的TensorFlow实现显着性方法介绍该存储库包含以下显着性技术的代码： XRAI *（，） SmoothGrad *（）香草渐变（，）引导反向传播（）综合渐变（）咬合Grad-CAM（）模糊IG *由PAIR开发。此列表绝不是全面的。...
评级：0 浏览量：403 收藏量：0 资源大小：2.52MB 上传时间：2021-02-04

: Ten在TensorFlow 2中实现的显着性贴图-SmoothGrad，GradCAM，Integrated Gradients，Guided Backprop和其他... TensorFlow 2中的显着性映射关于该存储库包含在tensorflow 2中实现的流行的显着性方法：香草渐变贴图平滑渐变综合梯度模糊IG 研究生院得分CAM 引导式反向传播器入门下载
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: DropoutUncertaintyCaffeModels:辍学作为贝叶斯近似 #Dropout作为贝叶斯近似值：代码这些是用于的实验中使用的模型和。每个文件夹对应一个不同的数据集。 Solar和CO2文件夹在文件夹中具有已处理的数据集。 MNIST和CIFAR10使用Caffe处理的默认数据集。...
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: 概率深度学习：反向传播贝叶斯概率深度学习：反向传播贝叶斯，Probabilistic Deep Learning_ Bayes by Backprop。
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: 深度学习Deep Belief Nets构建多伦多大学教授Ruslan Salakhutdinov and Geoff Hinton关于Deep Belief Nets深度网络学习的源代码，其中包括了RBM模型的构建，Backpropagation算法优化layer之间权重，Polack-Ribiere算法minimize function
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: 图像的均方误差的matlab代码-MNIST-Neural-Network-Matlab:从零开始的用于Matlab的MNIST代码的神经网络我在nn.m中将反向传播函数称为backprop.m。在此函数中，我使用最简单的概念计算均方误差并反向传播。该项目仍处于工作阶段，因此请不要使用任何可怕或令人失望的评论。因为这是我在AI的第一周。快乐的科学，并...
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: python实现BackPropagation算法其中我上次写的python实现梯度下降中有一个函数backprop(x,y)就是用来实现反向传播的算法。（注：代码并非自己总结，github上有这个代码的实现https://github.com/LCAIZJ/neural-networks-and-deep-learning） def ...
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: Deep Learning in neural networks An overview-85 Contents1. Introduction to Deep Learning (DL) in Neural Networks (NNs).....................................................................................................................................
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: Fashion-Mnist-Classifier:这是带有原始计算的时尚mnist数据集的分类器时尚-轻度分类器这是具有原始计算的时尚mnist数据集的分类器。为了更好地理解，建议您阅读Backprop.pdf文件。
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