反向传播公式推导第15页

Deep Learning笔记: Course 1, Week 4

DeepNeuralNetwork本周课程涉及到的知识点有：Deepneuralnetwork的架构Deepneuralnetwork上的正向传播和反向传播Parameters以及Hyperparameters

帆_2065·2023-10-06 12:56

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1.Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新

迟耿耿·2023-10-06 05:52

卷积神经网络

回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。分类有分类器映射函数，输入的数据通过映射函数得到一个预测值，根据预测值进行分类。分类器算法有朴素

龙眠散人·2023-10-06 02:14

PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析

文章目录引言什么是反向传播？反向传播的实现（代码）反向传播在深度学习中的应用链式求导法则总结引言在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。

小馒头学python·2023-10-05 21:38

GPU如何成为AI的加速器

GPGPU、渲染、Brook语言、流计算、硬件T&L、CUDA、PyTorch、TOPS、TPU、NPU深度学习理论的发展是一个渐进的过程，从1940年代人工神经元网络的提出到1970~1980年代的反向传播的提出

使者大牙·2023-10-05 19:30

简单的单层神经网络详解完整版，训练和测试单层网络代码示例

1.神经网络的组成：结构（例如神经网络中权重，神经元等）激活函数学习规则（指定网络中的权重如何随着时间推进而调整（反向传播算法））2.神经网络的API模块在使用tensorflow时候，tf.nn,tf.layers

qfqf123456·2023-10-05 07:25

单层神经网络代码与讲解

损失函数还是前向传播的终点也是反向传播的起点，损失函数将预测的输出值与实

数学狂魔·2023-10-05 07:55

单层神经网络的搭建

此博客基于优达学院的深度学习课程搭建一个简单的神经网络总结神经网络是一种在数据中识别模式的算法反向传播是一种在更新权重训练过程中采用的一种技术这个过程使用的是梯度下降法深度学习=多层神经网络+大数据+大量的计算实例课程中的实例搭建了一个单层只有一个神经元的神经网络使用该神经网络进行了一次简单的预测下面进行重现课上的代码争取本周能独立写出一个三层的神经网络

Ivan__1999·2023-10-05 07:54

sheng的学习笔记-【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周测验

B.【】我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。C.【】它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。

coldstarry·2023-10-04 21:56

理解Difussion Model，以及遇到的一些问题

需要掌握一些高数基础、概率论以及KL散度相关的知识，数学公式推导起来才不至于费劲，而且里面的概率公式多是基于贝叶斯公式以及马尔科夫假设，运用的比较灵活，虽然数学原理推导不是很难，但是整个模型的理解会存在一些或大或小的

来点实际的东西·2023-10-04 16:37

神经网络基础

豆沙沙包?·2023-10-04 14:02

匹配滤波器的仿真——原理说明与仿真

文章目录(1)匹配滤波器的公式推导与解释1.使用匹配滤波器的目的2.推导匹配滤波器的公式3.从频域直观理解匹配滤波器的效果(2)匹配滤波器的冲激响应(3)匹配滤波器的输出信噪比(4)匹配滤波器的时间适应性

IT说·2023-10-04 12:53

用c动态数组(不用c++vector)实现手撸神经网咯230901

测试数据inputs22={{1,0},{1,1}};构建神经网络，例如：NeuralNetworknn({2,4,1});则网络有四层、输入层2个节点、输出层1个节点、隐藏层4个节点、网络有梯度下降、反向传播

aw344·2023-10-04 12:56

最基础的神经网络与反向传播

通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开，在回归问题中表现为它能拟合任意复杂的回归函数其中梯度下降的核心是误差反向传播算法

鲜橙·2023-10-04 10:59

线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导)，你想要的这里都有

文章目录线性模型简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么正则化惩罚项Work?Lasso回归线性回归实现过程Ridge回归和Lasso回归区别Ridge和Lasso对权值的影响References线性模型简介所谓线性模型就是通过数据的线性组合来拟合一个数据，比如对于一个数据XXXX=(x1,x2,x3,...,xn)(1)X=(x_1,x_2,x_3,...,x_n)\tag{1}X=(x1,x

一无是处的研究僧·2023-10-04 05:48

【Diffusion】DDPM - （2）公式推导之前向扩散

1、加噪过程1、将图像x0x_0x0像素值映射到[-1,1]之间x255×2−1,where x为图像中的像素值\quad\frac{x}{255}\times2-1,\quadwhere\;x为图像中的像素值255x×2−1,wherex为图像中的像素值\quad2、生成一张尺寸相同的噪声图片，像素值服从标准正态分布ϵ∼N(0,1),where ϵ为噪声图像中的像素值\quad\epsilo

Enzo 想砸电脑·2023-10-04 03:34

【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（Prediction）

文章目录简介蒙特卡洛算法时序差分方法Example1MC和TD的对比偏差（Bias）/方差（Variance）的权衡Example2RandomWalkExample3AB反向传播(backup)Monte-CarloBackupTemporal-DifferenceBackupDynamicProgrammingBackupBootstrappingandSampling

yuan〇·2023-10-04 01:22

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 4 讲李群与李代数【什么样的相机位姿最符合当前观测数据】

P71文章目录4.1李群与李代数基础4.1.3李代数的定义4.1.4李代数so(3)4.1.5李代数se(3)4.2指数与对数映射4.2.1SO(3)上的指数映射罗德里格斯公式推导4.2.2SE(3)上的指数映射

Gaogaogaoshu·2023-10-03 19:49

现代c++手撸2309神经网络最简化版230901

vector>inputs22={{1,0},{1,1}};构建神经网络，例如：NeuralNetworknn({2,4,1});则网络有四层、输入层2个节点、输出层1个节点、隐藏层4个节点、网络有梯度下降、反向传播

aw344·2023-10-02 13:27

深度学习与python theano

文章目录前言1.人工神经网络2.计算机神经网络3.反向传播4.梯度下降-cost函数1.一维2.二维3.局部最优4.迁移学习5.theano-GPU-CPUtheano介绍1.安装2.基本用法1.回归2

泰勒朗斯·2023-10-01 23:21

入门神经网络——浅层神经网络

文章目录一、基础知识1.浅层神经网络介绍2.浅层神经网络的正向传播3.反向传播二、浅层神经网络代码实例一、基础知识1.浅层神经网络介绍此次构件浅层神经网络，相比于单神经元，浅层神经网络拥有多个神经元，因此又可以称为多神经元网络

此起彼伏Cccc·2023-10-01 09:32

分布式并行训练（DP、DDP、DeepSpeed）

/chunk（对batch切分）每个device上都拷贝一份完整模型，每个device分别处理1个batch的一部分(如batch_size=64,2个device,每device处理32个样本)梯度反向传播时

Yuezero_·2023-10-01 04:32

【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——异或问题(1)

以下清单为BackpropXOR.m文件的详细代码，实现了反向传播的XOR训练。

梅花香——苦寒来·2023-10-01 03:21

目标检测网络系列——YOLO V1

文章目录OneStageDectectionYOLO网络正向预测pipline反向传播过程理解grid和grid对应的B个预测框YOLO网络的限制对比实验与其他的real-timedetection的对比

新兴AI民工·2023-10-01 01:00

Python中小波工具（pywt）分析EEG数据

zhoudapeng01·2023-09-30 19:52

脉冲法和方向盘转角法计算车辆位置不同应用工况

在以下公式推导中，所有弧长和弦长微元值无符号，而车辆偏航角微元值带正负。图1车辆阿克曼

scott198512·2023-09-30 14:11

洋葱数学微课版小学数学六年级下册第三单元《圆柱的体积》教学设计

教学目标：1、通过用切割拼合的方法借助长方体的体积公式推导出圆柱的体积公式，能够运用公式正确地计算圆柱的体积和容积。2、初步学会用转化的数学思想和方法，解决实际问题的能力。

欣欣028赵柏丽·2023-09-30 05:07

深度学习-梯度裁剪

缓解梯度爆炸的另一个技术是在反向传播期间裁剪梯度，使他们永远不会超过某个阈值，这种技术常用于循环神经网络。

歌者文明·2023-09-28 20:12

扩散模型：DDPM代码的学习（基于minist数据集）

云梦之上·2023-09-28 04:37

逻辑回归（Logistic回归又名对数几率回归）原理及python代码实现

1.公式推导为了实现Logistic回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和代人Sigmoid函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。

南山十一少·2023-09-28 00:26

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第五章神经网络

来自吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集第五章神经网络和周志华老师的机器学习西瓜书以下是我的学习笔记：神经网络：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应

Unicorn婧·2023-09-28 00:49

TensorFlow入门(八、TensorBoard可视化工具的应用)

/t.csdn.cn/Hqi9cTensorBoard可视化的过程:①确定一个整体的图表,明确从这个图表中获取哪些数据的信息②确定在程序的哪些节点、以什么样的方式进行汇总数据的运算,以记录信息,比如在反向传播定义以后

艺术就是CtrlC·2023-09-27 19:22

最小二乘原理几何意义及详细公式推导

这里依然以图片的形式给出，因为在word中编辑好以后在以图片的形式给出，能更好的保证公式推导的流畅性，更容易理解。

测量员小李·2023-09-27 18:21

深度学习——知识梳理篇（已入门）

一、深度学习模型设计：端到端模型从输入端到输出端会得到一个预测结果，将预测结果和真实结果进行比较得到误差，将误差反向传播到网络的各个层之中，调整网络的权重和参数直到模型收敛或者达到预期的效果为止，中间所有的操作都包含在神经网络内部

小羊头发长·2023-09-27 06:34

VDL-第一节理论概要

第一章：深度学习理论（一）目录Ⅰ概述一、定义二、发展现状三、人工神经网络基础Ⅱ单层神经网络（单层感知器）一、网络描述二、模型训练三、存在问题Ⅲ多层神经网络（多层感知器）一、网络描述二、模型训练三、误差反向传播算法

jiererer·2023-09-27 05:09

经典网络解析（四） ResNet | 残差模块，网络结构代码实现全解析

3.1前向传播3.2反向传播3.3恒等映射3.4集成模型4.代码实现1设计初衷我们之前讲了VGG等网络，在之前网络的研究中，研究者感觉网络越深，分类准确率越高，但是随着网络的加深，科学家们发现分类准确率反而会下降

Qodi·2023-09-27 04:18

caffe的python接口学习（12）：查看属性、方法以及函数参数

1.使用dir命令查看属性和方法dir(solver.net)"""查看sovler.net属性'forward':前向传播'backward':反向传播'params':保存各层的参数值（w和b)'blobs

微风❤水墨·2023-09-26 14:14

机器学习（19）---神经网络详解

2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五

冒冒菜菜·2023-09-26 10:16

概率深度学习建模数据不确定性

（NeurIPS2017)[1]中的数据不确定性建模，并给出公式推导。论文[1]指出不确定性uncertainty分为随机不确定性(aleatori…https://zhuanlan.z

FlyingAnt_·2023-09-25 22:32

Python深度学习入门 - - 人工神经网络学习笔记

文章目录前言一、神经网络原理1、输入层2、全连接层3、激活函数4、损失函数5、前向传播6、反向传播二、Python实战神经网络1.权重初始化技巧2.梯度问题技巧3.模型泛化技巧总结前言如果说机器学习是人工智能的皇冠

szu_ljm·2023-09-25 20:55

[Pytorch框架] 1.4 Autograd：自动求导

它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据你的代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tensor）torch.Tens

YEGE学AI算法·2023-09-25 11:49

pytorch中Variable detach 与 detach_

detach:简单来说就是截断反向传播的梯度流。官方文档中，对这个方法是这么介绍的。

仁义礼智信达·2023-09-25 11:48

机器学习第十四课--神经网络

神经网络中所涉及到的前向传播、反向传播等技术以及梯度消失等现象都会出现在其他深度学习模型如深度神经网络、卷积神经网络、RNN、LSTM中。我们强烈先学

好人cc·2023-09-25 10:40

机器学习之对神经网络的基本原理的了解

神经网络通过前向传播和反向传播来学习从输入到输出的映射关系，通常在监督学习任务中使用。这种方法通常涉及大量的数据和计算资源，并且在各种领域中都

JNU freshman·2023-09-25 06:47

【ML/DL】深层神经网络模型python实现

深层神经网络模型python实现文章目录深层神经网络模型python实现注：1.准备工作导入必要的包导入数据集2.创建模型(1)初始化参数(2)前向传播(3)计算cost(4)反向传播(5)更新参数(6

落叶阳光·2023-09-25 04:18

深度学习自学笔记五：浅层神经网络（二）

目录一、激活函数二、激活函数的导数三、神经网络的梯度下降四、反向传播五、随机初始化一、激活函数神经网络中常用的激活函数有以下几种：1.Sigmoid函数（Logistic函数）：Sigmoid函数将输入值映射到

ironmao·2023-09-25 02:16

深度学习自学笔记六：深层神经网络

添加图片注释，不超过140字（可选）深层神经网络的核心思想是通过反向传播算法来优化网络参数，以最小化预测输出与真实值之间的误差。每个隐藏层接收前一层的输出，并使用非线性激活函数对