反向传播公式推导第14页

周一 2020-06-1 23:00 - 05:30 阴 11h12m

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么得感情的日更机器·2023-10-17 20:42

BP神经网络——Matlab实现

BP（BackPropagation）神经网络是其中一种常用的神经网络模型，它通过反向传播算法对网络权值进行调整，从而实现对样本数据的学习和识别。

追逐程序梦想者·2023-10-17 19:28

CNN

卷积层（Convolutionallayer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。

writ·2023-10-17 18:39

什么是反向传播？

前向传播（ForwardPropagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络中的两个关键步骤，用于计算和更新模型的输出和参数。

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播问题描述问题分析编程实现代码实现效果参考文献问题描述问题分析编程实现代码importtorch#数据集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[

稚皓君·2023-10-17 00:28

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier初始值He初始值归一化输入(Normalizinginputs)BatchNormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图

连理o·2023-10-16 20:44

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析1.YOLOv3网络训练中反向传播主体流程1.1初始化1.2batch内梯度累加1.3network和layer中的关键变量2.YOLO层反向传播源码分析3.卷积层

北溟客·2023-10-16 20:42

groupnorm_backward反向公式推导

前向均值μng=∑i=1M(Xi)M(1){\large\mathit{\color{Blue}\mu_{ng}=\frac{\sum_{i=1}^M(X^{i})}{M}}}\tag{1}μng=M∑i=1M(Xi)(1)方差σng2=∑i=1M(Xi−μng)M(2){\large\mathit{\color{Blue}\sigma_{ng}^2=\frac{\sum_{i=1}^{M}(X^

朝风工作室·2023-10-16 20:36

LSTM模型（大白话+公式推导）

设计思路RNN是想把所有信息都记住；不管是有用的信息还是没用的信息（存在梯度爆炸和梯度消失的问题）例子：复习的时候，整本书都想记下来；导致记忆负担加重；记忆的效果不好；LSTM是设计一个记忆细胞；具备选择性记忆的功能，可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担（类比于：复习的时候看到考点内的信息就记忆；考点外的知识过滤掉）前向传播的过程RNN图注意点：1、在循环神经网络(RNN)中，tan

Null箘·2023-10-16 16:07

扩散模型+CV与NLP科研笔记专栏文章汇总：【Diffusion Models】

扩散模型专栏文章汇总：【DiffusionModels】1、[0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】DenoisingDiffusionProbabilisticModels

旋转的油纸伞·2023-10-16 08:20

FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结

本文的三个创新点：FAST-LIO框架二、ikd-Tree三、FAST-LIO2四、FASTER-LIO一、FAST-LIOFAST-LIO三个创新点：将IMU和雷达点特征点紧耦合在一起；考虑到了运动补偿（使用反向传播

马克西姆0·2023-10-16 07:12

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记

反向传播(Backpropagation，缩写为BP)是”误差反向传播”的简称。用到了链式求导法则去更新权重参数。参考

applecai·2023-10-16 02:51

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络

焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录Pytorch提供的优化器所有优化器的基类`Optimizer`实际操作实验参考资料优化器根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签的工具学习目标

自律版光追·2023-10-15 14:25

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

1、BP网络简介BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络，它是一种前馈式、多层、感知机网络。

X_dmword·2023-10-15 08:59

pytorch代码编写入门

本文将展示使用pytorch实现神经网络训练的代码含义，包括搭建网络、自动求导、反向传播tensorwarm-up:numpy在使用pytorch之前，先使用n

流星落黑光·2023-10-14 22:43

机器学习-期末复习

参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播

whh_0509·2023-10-14 22:19

【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

深度学习的训练过程通常使用反向传播算法，通过梯度下

一尘之中·2023-10-14 15:34

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

深度神经网络压缩与加速技术

深度神经网络是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。随着深度神经网络使用的越来越多，相应的压缩和加速技术也孕育而生。LiveVideoStackCon2023上海站邀请到了胡浩基教授为我们分享他

LiveVideoStack_·2023-10-14 00:18

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。

Y.IU.·2023-10-13 13:05

yolov5x损失函数反向传播--chatgpt3.5指导

Yolov5x反向传播的路径，按顺序从检测头到主干网络列出：1.YOLOv5检测头的反向传播：根据预测框和真实框之间的差异计算出损失函数值，然后通过反向传播来更新网络参数。

春夜·2023-10-13 07:18

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造成反向传播时,梯度和权重的变化相同,同一层内每个神经元的计算也相同。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:57

LSTM以及三重门，遗忘门，输入门，输出门

文章简介：LSTM思路LSTM的前向计算LSTM的反向传播LSTM长短时记忆网络(LongShortTermMemoryNetwork,LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题

叫我AC·2023-10-12 14:30

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率，我们才有反向传播的方法插图

ca8519be679b·2023-10-12 12:58

深度学习问答题（更新中）

在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

LeetCode【322】零钱兑换

题目：DP问题都需要推导公式公式推导：以例子1为例，凑成11，需要dp10+一个1元硬币凑成11，需要dp9+一个2元硬币凑成11，需要dp6,+一个5元硬币，故：dp[11]=min(dp[10]+1

Keal、·2023-10-12 00:31

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师深度学习第一门课的核心就是理解前向传播，计算cost，反向传播三个步骤（其实只要静下心来把教程里的公式在草稿纸上推一遍，也不会很难），吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本

半个女码农·2023-10-12 00:37

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

目录一、自动求导机制的简介二、自动求导机制实例1.反向传播示意图2.自动求导机制示例代码3.反向传播实例代码三、梯度函数的使用四、计算图构建的启用和禁用一、自动求导机制的简介PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图

旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

True计算流程x=torch.rand(1)b=torch.rand(1,requires_grad=True)w=torch.rand(1,requires_grad=True)y=x*wz=y+b#反向传播计算

NPU_Li·2023-10-11 21:54

PyTorch CUDA GPU高占用测试

0x01代码设计这个代码会持续执行神经网络的训练任务，每次循环都进行前向传播、反向传播和参数更新，以保持高强度的GPU占用。

不喝水的鱼儿·2023-10-11 16:19

xxx

误差反向传播法importnumpyasnpx=np.array([[1.0,-0.5],[-2.0,3.0]])print(x)#[[1.-0.5]#[-2.3.]]mask=(x<=0)print(

平头哥2·2023-10-11 12:06

机器学习实践入门（四）：pytorch框架初探

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用pytorch框架初探深度学习框架Pytorch简介目前流行的深度学习框架pytorch的优势简单，与numpy语法类似pytorch只需设计前向传播过程，反向传播过程中梯度自动计算

橘の月半喵·2023-10-11 02:42

深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

反向传播算法（Backpropagation）：反向传播是一种基于链式法则的方法，用于计算神经网络中每个神经元的梯度。这些梯度用于更新权重，以减小损失函数。反向传播通常与

小白脸cty·2023-10-10 20:27

NeRF必读：Mip-NeRF总结与公式推导

前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：*PixelNeRF----泛化法宝*MipNeRF----近远景重建*NeRFinthewild----光线变换下的背景重建*Neus----用NeRF

Rick0xFFFFFF·2023-10-10 11:45

【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络

文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算

AmosTian·2023-10-10 10:37

《线性代数》同济六版总结

如果说，概率论提供了机器学习的思维方法，那么矩阵论则是机器学习公式推导和计算机计算的桥梁。那么就让我们从最基础的

Yukyin·2023-10-10 02:03

LeetCode-2485-找出中枢整数

题目链接：LeetCode-2485-找出中枢整数解题思路：方法一：双指针:一前一后走，当sumLeft==sumRight并且i==j时退出while循环方法二：根据数学公式推导方法一代码实现：

Arbicoral·2023-10-10 00:25

欧拉公式推导网格中点线面估计数量关系

闪电彬彬·2023-10-09 09:28

Pytorch机器学习——3 神经网络（二）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数在神经元中输入信息通过一个非线性函数产生输出，这个函数决定哪些信息保留以传递给后面的神经元

辘轳鹿鹿·2023-10-08 15:04

PyTorch深度学习实践-反向传播

PyTorch深度学习实践-反向传播视频链接（刘二大人）：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys代码实现：#Tensor用于存数值importtorchx_data

小源0·2023-10-08 07:52

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*

lidashent·2023-10-08 07:09

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

BPNN是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈网络，具有很强的非线性处理能力，是目前应用最广泛的神经网络之一。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch梯度下降法:p186即每个batch反向传播一次

TM 2.0·2023-10-07 20:56

优化器optimizer

做了哪些改进自适应的学习率、动量从SGD到Adam做了哪些改进Adamw即Adam+weightdecate,效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项，之后再算梯度，最后反向传播

坠金·2023-10-07 16:21

r语言结构方程模型可视化_R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

p=6691神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构。

weixin_40006185·2023-10-07 10:45

[深度学习]案例-情绪预测

__添加参数：+统计min_count+阈值polarity_cutoffpre_process_data只分析频次大于min_count&比例大于polarity_cutoff阈值的单词算法关键点：反向传播过程中分两步

DDuncan·2023-10-07 03:06

nn.Module是否要通过forward才能进行反向传播？

先说结论不需要，其他的自定义函数也行的importtorchimporttorchimporttorch.nnasnnclassg(nn.Module):def__init__(self):super(g,self).__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)

撒旦即可·2023-10-06 19:56

EM@等比数列

文章目录abstract等比数列递推公式通项公式等比数列和指数函数等比中项下标和相等的两组子数列等比数列求和公式推导递推公式法错位相减法公比为1的等比数列首项为1的等比数列应用:等比数列经典问题等差乘以等比数列求和问题求导

xuchaoxin1375·2023-10-06 18:21

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