政安晨:【深度学习神经网络基础】(十)—— 反向传播网络中计算输出节点增量与计算剩余节点增量

目录 简述 二次误差函数 交叉熵误差函数 计算剩余节点增量 简述 为神经网络中的每个节点(神经元)计算一个常数值。我们将从输出节点开始,然后逐步通过神经网络反向传播。“反向传播”一词就来自这个过程。我们最初计算输出神经元的误差,然后通过神经网络向后传播这些误差。节点增量是我们将为每个节点计算的值。层增量也描述了该值,因为我们可以一次计算一层的增量。在计算输出节点或内部节点时,确定节点增量的方法可能会有所不...

基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测,基于gru神经网络的收盘预测

目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测,基于gru神经网络的收盘预测 完整代码:基于双向长短期神经网络BILSTM的收盘预测,基于gru神经网络的收盘预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89115078 效果图 结...

基于双向长短期神经网络bilstm的时间序列预测,基于gru神经网络的时间序列预测

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基于双向长短期神经网络BILSTM的指数预测,基于gru神经网络的指数预测

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基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测,基于gru的线损率预测

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基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测,基于GRU神经网络的发生概率预

目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测,基于GRU神经网络的发生概率预 完整代码:基于双向长短期神经网络BILSTM的发生概率预测,基于GRU神经网络的发生概率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114986 效果图 结果分析 ...

基于双向长短期神经网络BILSTM的线损率预测,基于gru的线损率预测

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基于双向长短期神经网络LSTM的负荷预测,gru神经网络的负荷预测

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基于双向长短期神经网络风电功率预测,基于gru的风电功率预测

目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络风电功率预测,基于gru的风电功率预测 完整代码: 基于双向长短期神经网络风电功率预测,基于gru的风电功率预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89104523 效果图 结果分析 展望 参考论文 背影 基于双向长短期神经...

基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测,基于GRU神经网络的飞行轨迹预测

目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测,基于GRU神经网络的飞行轨迹预测 完整代码: 基于双向长短期神经网络LSTM的飞行轨迹预测,基于GRU神经网络的飞行轨迹预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89100162 效果图 结果分析 展望...
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