反向传播公式推导

机器学习---BP算法代码（定义了一个基本的神经网络框架，包括Neuron（神经元）、NeuronLayer（神经元层）和NeuralNetwork（神经网络）三个类）

在计算反向传播时，我们需要计算损失函数相对于模型参数的偏导数。2."d_"作为变量前缀表示"derivative"（导数）。导数是一个函数在某一点的斜率，它表示函数在该点的变化率。3."
三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:42

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号
惊鸿一博·2023-10-24 05:26

神经网络

单层神经元模型image.png激活函数image.pngBP神经网络（误差逆向传播）示意图image.png理论推导（误差反向传播）image.pngimage.pngimage.pngimage.png
crishawy·2023-10-24 02:02

深度学习3：循环神经网络Recurrent Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间反向传播算法实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述
绝对是谨慎提交的昵称·2023-10-24 00:44

反向传播是怎么回事？详细教程2019-05-22

反向传播的详细推导一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版
loveevol·2023-10-23 22:14

雅可比矩阵和雅可比坐标

完成本教程后，您将了解：雅可比矩阵收集了可用于反向传播的多元函数的所有一阶偏导数。雅可比行列式在变量之间变化时非常有用，它充当一个坐标空间与另一个坐标空间之间的缩放因子。
无水先生·2023-10-23 19:01

机器学习之朴素贝叶斯分类器原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（python实现，sklearn调包）

目录1.朴素贝叶斯原理1.1.特性1.2.思路2.公式推导3.简单实例3.1.数据集脱单数据集2.0脱单数据集1.0西瓜数据集3.2.python实现3.3.sklearn实现3.4.实验结果4.几个注意点
铖铖的花嫁·2023-10-23 00:53

master theorem公式推导

MasterTheorem：假定一个分治算法将规模为n的问题分为k个规模为n/m的子问题，并假设分解和合并的时间复杂度为f(n)，即：T(n)=kT(nm)+f(n)(n>1)T(n)=kT(\frac{n}{m})+f(n)\tag{n>1}T(n)=kT(mn)+f(n)(n>1)T(1)=O(1)(n=1)T(1)=O(1)\tag{n=1}T(1)=O(1)(n=1)同迭代法求解递推方程可
satadriver·2023-10-22 15:29

深度学习第二周

#学习目标，实现一个二分类具有一个隐藏层的神经网络，使用一个例如tanh的非线性激活函数#计算交叉熵损失函数，实现前向和反向传播#首先我们导入需要的包importnumpyasnpimportoperatorfromfunctoolsimportreduceimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v2import
R一·2023-10-22 14:34

Transformer学习路线

2.学习深度学习:了解神经网络的基本结构和训练方法，包括前向传播、反向传播等。3.熟悉自然语言处理:学习关于NLP的基础知识，如词嵌入、词袋模型、循环神经网络（RNN）等。
jio本小子·2023-10-22 13:55

Reparameterization trick（重参数化技巧）

这个技巧的目的是使模型可微分（differentiable），以便使用梯度下降等反向传播算法来训练模型，也就是将随机采样的过程转换为可导的运算，从而使得梯度下降算法可以正常工作。
重剑DS·2023-10-22 12:31

Pytorch机器学习——3 神经网络（六）

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3.4损失函数损失函数又称为代价函数，是一个非负的实值函数，通常用表示。
辘轳鹿鹿·2023-10-22 10:44

数据回归算法 | Python逻辑回归

基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的
码农腾飞·2023-10-22 02:23

DistributedDataParallel数据不均衡

背景在使用DistributedDataParallel进行数据并行训练时，每次反向传播都需要执行all_reduce操作以同步各个进程的梯度。
weixin_43870390·2023-10-22 00:44

【PyTorch】深度学习实践 1. Overview

目录人工智能概述课程前置知识人工智能问题分类推理类预测类算法分类传统算法与智能算法人工智能领域细分学习系统的发展基于规则的系统经典机器学习算法表示学习方法维度诅咒说明解决方法第一代第二代（深度学习）传统机器学习策略神经网络基础基本原理正向传播和反向传播正向传播反向传播小结人工智能概述课程前置知识线性代数
令夏二十三·2023-10-21 22:59

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门二】

大量经典论文的算法均采用TF1.x实现,为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【入门二】前言神经网络的参数神经网络的搭建前向传播反向传播总结前言学习了张量
牙牙要健康·2023-10-21 20:58

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述哈里斯鹰算法优化BP神经网络（HHO-BP）回归预测是一种结合了哈里斯鹰算法和反向传播神经网络（BP神经网络）的方法，用于回归预测问题的研究
程序猿鑫·2023-10-21 19:12

链式传导反向传播 | Back-Propagation公式推导

链式传导反向传播|Back-Propagation目标求损失函数对各个参数参数的倒数例子f(x)为激活函数目标：求出损失函数对各个参数的导数对于L对w5,w6的导数对于L对w1,w2,w3,w4的导数w3
btee·2023-10-21 18:49

反向传播back propagation

深度学习概述决定要怎么连接这些neuron的时候就已经确定了functionset相比于之前做logisticregression，linearregression的时候，换一个方式来决定functionset比较大，包含了logisticregression，linearregression没法包含的function全连接，fullconnectfeedforward，前馈，正反馈input，h
Selvaggia·2023-10-21 14:43

机器学习笔记 - 深度学习中跳跃连接的直观解释

然而，为了理解在许多作品中看到的大量设计选择（例如跳过连接），了解一点反向传播机制至关重要。如果你在2014年尝试训练神经网络，你肯定会观察到所谓的梯度消失问题。
坐望云起·2023-10-21 06:12

深度学习常用数学知识

因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定的数学基础，但仅仅做应用的话，
Jacksonwangs·2023-10-21 05:39

深度学习中的数学知识

在了解原理之前，先给大家补点数学知识，因为无论是深度学习还是机器学习，背后都是有一些数学原理和公式推导的，所以掌握必备的数学知识必不可少，下面会给大家简单科普下常用的数学知识有哪些~数学基础知识数据科学需要一定
身在江湖的郭大侠·2023-10-21 05:08

深度学习之参数初始化（一）——Xavier初始化

而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关——激活值饱和会导致该层状态梯度信息为0，然后导致下面所有层的参数梯度为0；入激活值为0会导致对应参数梯度为0。
马大哈先生·2023-10-21 05:08

Xavier初始化和He初始化

转自https://blog.csdn.net/xxy0118/article/details/84333635Xavier初始化:条件：正向传播时，激活值的方差保持不变；反向传播时，关于状态值的梯度的方差保持不变
Beryl已存在·2023-10-21 05:04

AM@两种余项型泰勒公式的对比和总结@常用函数的麦克劳林公式

文章目录abstract两种余项型泰勒公式的对比和总结Maclaurin公式常用函数的Maclaurin公式推导例求极限按幂展开abstract泰勒公式的两种余项型(Penao&Lagrange)泰勒公式的对比和总结常用的
xuchaoxin1375·2023-10-21 05:32

学习pytorch14 损失函数与反向传播

神经网络-损失函数与反向传播官网损失函数L1LossMAE平均MSELoss平方差CROSSENTROPYLOSS交叉熵损失注意code反向传播在debug中的显示codeB站小土堆pytorch视频学习官网
陌上阳光·2023-10-21 04:21

Pytorch深度学习 - 学习笔记

torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用6.4非线性激活6.5线性层及其他层6.6小实战及Sequential7.损失函数与反向传播
code_weic·2023-10-21 00:56

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述哈里斯鹰算法优化BP神经网络（HHO-BP）回归预测是一种结合了哈里斯鹰算法和反向传播神经网络（BP神经网络）的方法，用于回归预测问题的研究
长安程序猿·2023-10-20 23:59

PLL的环路滤波器

本篇文章仅为分享PLL学习过程及一些公式推导，如有错误，还请批评指正！
洁仔爱吃冰淇淋·2023-10-20 23:29

bp（back propagation）

文章目录定义过程前向传播计算过程计算损失函数（采用均方误差MSE）反向传播误差（链式法则）计算梯度更新参数简单实例定义反向传播全名是反向传播误差算法（Backpropagation），是一种监督学习方法
怎么全是重名·2023-10-20 20:52

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播vs反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播参数更新实战逻辑回归预测乳
我是小白呀·2023-10-20 15:56

matlab 连续系统状态空间表达式的离散化&状态转移矩阵求解

weixin_43942325/article/details/103416681数学过程推导具'j体的数i学推导过程a就不做详绍了，在现代控制理论教材中都有，这儿贴两张图片matlab程序编写根据上面公式推导
涂山淼淼·2023-10-20 10:20

Apollo Control——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导

专栏文章列表ApolloControl——超详细入门教程(一)：基于道路误差的车辆动力学模型ApolloControl——超详细入门教程(二)：连续状态空间方程离散化与离散LQR公式推导ApolloControl
凉了鸭·2023-10-20 10:16

matlab的神经网络工具箱实用指南,Matlab的神经网络工具箱实用指南

第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。正文:Matlab的神经网络工具箱实用指南第一章介绍1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。
weixin_39695701·2023-10-20 07:51

神经网络反向传播算法

奇技指南本文介绍全连接人工神经网络的训练算法——反向传播算法。反向传播算法本质上是梯度下降法。人工神经网络的参数多，梯度计算比较复杂。
360技术·2023-10-20 07:48

神经网络反向传播时梯度简易求法

神经网络反向传播时梯度简易求法5相信每一个刚刚入门神经网络（现在叫深度学习）的同学都一定在反向传播的梯度推导那里被折磨了半天。
qiling0102·2023-10-20 07:48

人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播

什么是反向传播算法反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。
「已注销」·2023-10-20 07:18

神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？

相信每一个刚刚入门神经网络（现在叫深度学习）的同学都一定在反向传播的梯度推导那里被折磨了半天。
Magic_Anthony·2023-10-20 07:47

神经网络中的反向传播：综合指南

塔曼纳·一、说明反向传播是人工神经网络（ANN）中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术，用于调整网络中神经元的权重，以最小化预测输出和实际输出之间的误差。
无水先生·2023-10-20 07:45

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广
橘の月半喵·2023-10-20 04:12

Day 3: 参数初始化

神经网络参数初始化神经网络结构图神经网络的参数主要是权重（weights）：W，和偏置项（bias）：b1)0初始化不管是哪个神经元，它的前向传播和反向传播的算法都是一样的，如果初始值也一样的话，不管训练多久
andyjkt·2023-10-20 03:28

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26RNN-2

一、RNN网络结构与时间有关的反向传播（每次不同）损失函数实验其实不容易跑，因为他的损失函数曲线幅度很大画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了，所以弹回去了。
QwQllly·2023-10-20 03:33

2020-09-27 权重初始化

因为如果网络中的每个神经元都计算出同样的输出，然后它们就会在反向传播中计算出同样的梯度，从而进行同样的参数更新。换句话说，如果权重被初始化为同样的值，神经元之间就失去了不对称性的源头。
滴答大·2023-10-20 01:52

Pytorch自定义Loss函数

方案一：只定义loss函数的前向计算公式在pytorch中定义了前向计算的公式，在训练时它会自动帮你计算反向传播。
几时见得清梦·2023-10-19 23:27

SEAN代码(2)

并且在内部损失进行反向传播，优化器进行更新。在pix2pix_model内部：首先对输入数据进行预处理。
翰墨大人·2023-10-19 11:01

华为ICT——第一章-神经网络基础 私人笔记

最小值（最小化）梯度下降：增长的最快反向传播：更新参数：均方差损失函数：（主要用于回归问题）交叉熵损失函数：（主要用于分类问题）梯度下降法：小批量梯度下降Mbgd（一
希斯奎·2023-10-18 18:17

BP神经网络及python实现（详细）

目录一、误差逆传播算法二、BP算法实现流程图三、BP神经网络推导3.1前向传播3.2反向传播四、Python实现BP神经网络4.1激活函数sigmod4.2构造三层BP神经网络4.2.1BP神经网络初始化
春风不曾温柔·2023-10-18 15:38

梅森公式复习

例子：公式推导方式：idqfdb(s)=Gx(s)Gp(s)(Gc(s)(idqref(s)−idqfdb(s))+jωeLσidqfdb(s))idqfdb(s)+Gx(s)Gp(s)Gc(s)idqfdb
wangYH.air·2023-10-18 04:07

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\o_t&=g(h_t,w_o)\end{align}htot=f(xt,ht−1,wh)=g(ht,wo)参数字典：ttt表示时间步hth_tht表示时间步ttt的隐
AncilunKiang·2023-10-17 23:14

2022福大数学建模赛题B题-BP神经网络多分类（基于Tensorflow）-附python代码

如果在输出层无法得到期望输出，则转入误差的反向传播过程，将网络输出实际值之间的误差沿原连接通路原路返回，通过修改各层神经元的连接权
渣渣zheng·2023-10-17 22:32
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