反向传播公式推导第10页

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

PyTorch学习笔记

(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02

Junoxiang·2023-11-20 17:47

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

二、反向传播算法概述反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。

不吃花椒的兔酱·2023-11-20 07:03

CNN卷积神经网络

这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

Allmyg·2023-11-20 03:27

人工智能-循环神经网络通过时间反向传播

本节将更深入地探讨序列模型反向传播的细节，以及相关的数学原理。当我们首次实现循环神经网络时，遇到了梯度爆炸的问题。如果做了练习题，就会发现梯度截断对于确保模型收敛至关重要。为了更好地理解此问题，本节

白云如幻·2023-11-19 22:57

神经网络反向传播的数学原理

到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

python之详细图像仿射变换讲解（图像平移、旋转、缩放、翻转），一文就够了，赶紧码住

图像仿射变换仿射变换简介什么是放射变换图像平移公式推导例程演示代码图像平移v2图像旋转利用getRotationMatrix2D实现旋转演示代码利用wrapAffine实现缩放数学原理推导代码演示围绕任意点进行旋转数学原理推导代码演示图像缩放利用

奈何缘浅wyj·2023-11-19 16:01

【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网

Lwcah·2023-11-19 15:34

AM@函数展开成幂级数@间接法@常用麦克劳林幂级数展开公式

文章目录间接法推导幂级数展开常用麦克劳林幂级数展开公式应用例例例间接法推导幂级数展开已知函数的幂级数展开公式间接推导其他函数幂级数使用原始的推导公式推导函数的幂级数展开是繁琐不便的,需要分别计算各项系数

xuchaoxin1375·2023-11-19 12:39

【机器学习10】循环神经网络

2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式：由于预测的误差是沿着神经网络的每一层反向传播的，因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小会呈指数增长

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:50

拉式变换，卷积与传递函数

这里记录的都是一些理性认识，不会有太多的公式推导。因为我觉得做工程（而非学术）更多的是了解某个原理是什么工作的，要怎么使用，而不应该花过多时间细究其公式推导，没啥用，因为过段时间又忘了。

Clouds_Above·2023-11-18 19:43

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

[nlp] 损失缩放（Loss Scaling）loss sacle

具体来说，在计算梯度时，将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子，然后再进行反向传播和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸

心心喵·2023-11-16 15:22

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）的学习（续）

目录前言一、对论文《无监督的深度嵌入式聚类》（DEC）相关知识的学习（一）论文简介：（二）相关知识点：1.KL散度2.软分配3.K-means算法4.AE（自编码器）5.反向传播算法二、对DEC代码的学习

llismine·2023-11-16 04:03

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

基于遗传算法的BP神经网络优化算法(matlab实现)

它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。

配电网和matlab·2023-11-15 20:09

Kalman滤波

文章目录一、公式推导二、扩展卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种最优化递归数据处理算法。

彐雨·2023-11-15 08:15

3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果

宛如新生·2023-11-15 02:18

8. 深度学习——NLP

机器学习面试题汇总与解析——NLP本章讲解知识点什么是NLP循环神经网络（RNN）RNN变体Attention机制RNN反向传播推导LSTM与GRUTransformerBertGPT分词算法分类CBOW

华为云计算搬砖工·2023-11-14 18:05

Ansys Lumerical | 光纤布拉格光栅温度传感器的仿真模拟

众所周知，沿着光纤主轴的折射率变化可以在布拉格波长（λ_Bragg）下引起反向传播模式的耦合，由以下方程给出:其中n_eff是布拉格波长下光纤基模

ueotek·2023-11-14 15:56

人工智能基础_机器学习027_L2正则化_岭回归_非稀疏性_原理解读_公式推导---人工智能工作笔记0067

然后我们再来看一下岭回归,也就是第二范数对吧,他的公式,平方以后,加和然后开平方.L2的公式是可以看到L2公式,也是有个阿尔法,惩罚项对吧.可以看到因为L2带有平方,所以他的图形是个圆形我们可以把L2范数,进行画出来看看这里我们先看L2的公式,这里我们让这个公式写成1=阿尔法(x^2+y^2)然后我们让阿尔法=1然后我们可以看到这个时候1=x^2+y^2那么我们把函数写出来

脑瓜凉·2023-11-14 15:15

转载+收藏数理化地生常用软件

一数学：1、数学软件：（1）常见的通用数学软件包包括：Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab以数值计算见长，Mathematica和Maple以符号运算、公式推导见长（2）专用数学包包括

weixin_30359021·2023-11-13 16:16

数学、物理、化学、生物、地理常用软件介绍（草稿）

一数学：1、数学软件：（1）常见的通用数学软件包包括：Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab以数值计算见长，Mathematica和Maple以符号运算、公式推导见长（2）专用数学包包括

ajian005·2023-11-13 16:41

模拟信号数字化--低通抽样与带通抽样

模拟信号数字化本文主要涉及模拟信号数字化的基本概念，以及对低通抽样与带通抽样以及其公式推导的详细介绍。

宁77吖·2023-11-13 07:40

机器学习——四大线性回归模型详解（包含理论讲解+公式推导，非常适合初学者！）

文章目录1线性回归模型1.1一元线性回归(Simplelinearregression)1.2多元线性回归(Multivariatelinearregression)1.3对数线性回归(Loglinearregression)1.4对数几率回归(LogisticRegression）1线性回归模型线性模型概念：通过数据学习得到一个通过自变量的线性组合来进行预测因变量的函数y=w1x1+w2x2

数据的旅途·2023-11-13 04:19

深度学习原理与PyTorch实战（三）单车预测器

本文内容源自《深度学习原理与PyTorch实战》github地址预测方法单车的需求个数与天气，日期，节假日等变量有关，我们需要建立一个神经网络，通过反向传播算法来训练神经网络，实现预测的效果。

volcanical·2023-11-12 20:19

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

FM模型详解

本文将对FM模型深度剖析，包括论文解读，公式推导，python实现和应用，FM模型如何做召回文章目录1.论文解读：FactorizationMachine(FM)2.FM模型的大佬级别理解2.1FM模型基础

InceptionZ·2023-11-12 16:59

双目视觉计算三维坐标

一、原理双目视觉的基本原理，以及公式推导，我参考的b站上的视频，链接如下：2-线性相机模型-LinearCameraModel-CameraCalibration_哔哩哔哩_bilibilihttps:

叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:16

Brox光流法公式推导

第1章数学基础Brox光流法使用变分方法求解，得到使总能量最小的流场。涉及到的数学概念及工具包含：微分，变分，泛函，Euler-Lagrangeequation。1.1.函数及微分微分是微积分的一个基本概念，它用于描述函数在某一点附近的变化率。在物理学和工程学中，微分常被用来描述速度、加速度等与时间相关的变化率。在数学中，微分也是函数的导数，表示函数在某一点的斜率或者切线的斜率。微分在最优化问题中

仟人斩·2023-11-11 15:42

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.

扬志九洲·2023-11-11 13:11

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

文章目录五、误差反向传播法1.计算图1）概念2）计算图3）局部计算4）计算图解题优点2.链式法则1）计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播

千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

机器学习——CBOW负采样(纯理解）

给我顿悟的是CSDN的一篇文章Word2Vec详解-公式推导以及代码CSDN啊，听大神一席话，如长夜得明灯啊！倒

# JFZero·2023-11-11 07:33

2021.10.07 学习周报

解决方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但这种方法只对几十层的网络有用，为了让更深的网络也达到训练

李加号pluuuus·2023-11-10 22:37

（7）【路径跟踪】方法三：pure_pursuit纯跟踪算法代码实现

pure_pursuit纯跟踪算法（1）pure_pursuit纯追踪算法几何分析图例（2）pure_pursuit纯追踪算法输入输出（3）pure_pursuit纯追踪算法原理（4）pure_pursuit纯追踪算法公式推导及源码分析

盒子君~·2023-11-10 22:35

简单的二层BP神经网络-实现逻辑与门（Matlab和Python）

故设输入X,输出Y为权值W1为2*2矩阵,W2为2*1矩阵(1).前向计算过程第1个神经元输出为：第2个神经元输出为：其中：(2).反向传播过程公式由链式求导法则得出，这里不做推导。

仲夏夜之梦xz·2023-11-09 13:32

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU大于0则原样输出，小于0，截断Sigmoid函数ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU效果上：1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况

BUAA_小胡·2023-11-09 12:12

深度学习中的“钩子“（Hook）：基于pytorch实现了简单例子

目录基本概念一个详细的示例基于resnet50的一个hook应用例子前向传播示例反向传播示例基本概念在深度学习中，“钩子”（Hook）是一种机制，可以在神经网络的不同层或模块中插入自定义的代码，以便在网络的前向传播或反向传播过程中执行额外的操作或捕获中间结果

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数

geeks老师·2023-11-08 22:19

CAD数据文件格式DXF部分实体(圆弧、椭圆、凸度)解析[原理讲解+公式推导+java实现]

文章目录CAD图像读取与显示说明官方实体说明实体圆弧dxf记录信息代码实现测试优化多段线的凸度dxf记录信息代码实现测试椭圆dxf记录信息代码实现测试引用图片引用文章引用CAD图像读取与显示说明如果想要开发一个可以读取dxf图像的软件，为了方便图像在软件中的绘制，往往会将图形进行离散称为一系列点，然后将一系列点按照顺序相连即可绘制出图形。CAD界面软件系统界面软件系统界面的图形正是通过离散

Hello Dam·2023-11-08 18:37

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种常用于分类和回归任务的人工神经网络（ANN）类型。它是一种前馈神经网络，通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。

带我去滑雪·2023-11-08 16:42

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接

我要算BA·2023-11-08 15:53

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。其中最后推导出来，按照我写的方式应该是一个4×6的矩阵，但是如果在实现的时候，可以把它的最后一行忽略，只保留前三行，变为3×6的矩阵。以此作为记录，也希望对大家有所帮助。

顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理与公式推导【转载】

转载知乎文章，并增加补充更直白的点描述。一、背景---卡尔曼滤波的意义随着传感技术、机器人、自动驾驶以及航空航天等技术的不断发展，对控制系统的精度及稳定性的要求也越来越高。卡尔曼滤波作为一种状态最优估计的方法，其应用也越来越普遍，如在无人机、机器人等领域均得到了广泛应用。对于KalmanFilter的理解，用过的都知道“黄金五条”公式，且通过“预测”与“更新”两个过程来对系统的状态进行最优估计，但

xiaoyaolangwj·2023-11-08 09:02

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi

jasneik·2023-11-08 05:04

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，而、、的计算公式又全部都与有关，所以从到的反向传播的公式如下

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

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