阿里云文档 2025-05-08

Alibaba Cloud Linux 2系统中TCP拥塞控制算法BBR对网络性能有影响,如何处理?

Alibaba Cloud Linux 2系统的内核TCP拥塞控制目前支持Reno、BBR和Cubic三种算法,在不同的网络场景下,这些算法的控制性能将会有所差异。本文将介绍Alibaba Cloud Linux 2系统中TCP拥塞控制算法BBR(Bottleneck Bandwidth and RTT)对网络性能的影响原因及相应的解决方案。

文章 2024-09-21 来自:开发者社区

深度学习入门:理解神经网络与反向传播算法

深度学习是机器学习的一个分支,它试图模拟人脑进行分析学习的神经网络,以实现图像、语音识别等复杂功能。今天,我们就来聊聊深度学习的核心——神经网络,以及训练神经网络的关键算法——反向传播。 首先,我们得知道什么是神经网络。你可以把神经网络想象成一堆相互连接的小电脑,每个小电脑都从它的邻居那里接收信息,...

文章 2024-06-22 来自:开发者社区

神经网络反向传播算法

今天我们来看一下神经网络中的反向传播算法,之前介绍了梯度下降与正向传播~       神经网络的反向传播 专栏:实战PyTorch 反向传播算法(Back Propagation,简称BP)是一种用于训练神经网络的算法。 反向传播算法是神经网络中非常重要的一个概念,它由Rumelhart、Hinton和Williams于...

神经网络反向传播算法
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】神经网络中误差反向传播(BP)算法详解及代码示例(图文解释 附源码)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务,先要设计好网络结构S,然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数,即网络参数S,最后才能用来对测试样本进行预测。在研究早期,没有适合多层神经网络的有效的参数学习方法是长期困扰该领域研究者的关键问题,以致于人们对人工神经网络的前途产生了怀疑,导致该领域的研究进入了低谷期。直到1986年,以Rumel....

【Python机器学习】神经网络中误差反向传播(BP)算法详解及代码示例(图文解释 附源码)
阿里云文档 2023-11-09

TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题

本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:pai-eas和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网,只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...

阿里云文档 2023-11-09

TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)

本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:Redis和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时,将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单,就能调通本地测试时,开通公网地址,将本地IP添加到Redis白名单,就能调通公网访问T...

文章 2023-02-01 来自:开发者社区

十一、神经网络的成本函数和误差反向传播算法

1、Cost Function对于逻辑回归来说,归一化之后的成本函数形式如下所示:神经网络的成本函数是上述逻辑回归成本函数的一般泛化,其形式如下所示:其中 L L L表示神经网络的层数, s l s_l sl表示第 l l l层中的神经元的个数, K K K表示输出层神经元的个数,即分类的数量。注意归一化项中不包含偏置项的归一化处理。2、反向传播算法-Backward Algorithm目标是寻....

十一、神经网络的成本函数和误差反向传播算法
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降,链式求导法则而来的

原文:https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好,适合入门! 神经元 神经元和感知器本质上是一样的,只不过我们说感知器的时候,它的激活函数是阶跃函数;而当我们说神经元时,激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图所示: 计算一个神经元的输出的方法和计算一个感知器的输出是一样的。假设神经元的输入是向量,激活函数是sig.....

神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机梯度下降,链式求导法则而来的
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

人工神经网络之反向传播算法

都说《机器学习》是学计算机的人必须要看的一本书,确实不是浪得虚名。看了一章人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容,相比单个感知器而言,采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面,下面总结下它基本的处理框架。 ANN核心数据结构: 复制代码 typedef struct  {     int input_n;      ...

文章 2017-11-16 来自:开发者社区

卷积神经网络(CNN)反向传播算法

1. 回顾DNN的反向传播算法     我们首先回顾DNN的反向传播算法。在DNN中,我们是首先计算出输出层的δLδL: δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL)δL=∂J(W,b)∂zL=∂J(W,b)∂aL⊙σ′(zL)     利用数学归纳法,用δl+1δl+1的值一步步的向前求出第l层的δlδl,表达式为: δl=δl+1∂zl+1∂zl=(Wl+1)Tδl+1⊙.....

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