✂️梗概

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

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Python计算

1. 矩阵式梯度下降
2. 人工神经网络预测
3. 损失函数梯度下降
4. 梯度优化三输入和一输出神经网络
5. 并行坐标可视化传播网络
6. 森林火灾场景特征算法学习
7. 前馈神经网络随机梯度优化,动量随机梯度优化和自适应矩估计
8. 多回归自动微分行驶探测器模型
9. 分类给定点颜色

Python反向传播计算

🍁导图

mindmap
 root((反向传播))
  Python计算
   1.矩阵式梯度下降
   3.损失函数梯度下降
  算法
   6.森林火灾场景特征算法学习
  可视化
   5.并行坐标可视化传播网络
  神经网络
   2.人工智能网络预测
   4.梯度优化三输入和一输出神经网络
   7.前馈神经网络随机梯度优化,动量随机梯度优化和自适应矩估计
   8.多回归自动微分行驶探测器模型
   9.分类给定点颜色

反向传播导图.svg

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