反向传播公式推导第17页

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础(六)-基于数值微分的反向传播

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-09-05 03:05

2023.09.03 学习周报

PageRank算法和标签传播算法实现大气污染物传输分析模型，第二篇文章的核心为将SOD、VGG和LSTM相结合，实现将深度学习和特征提取方法相结合的非点源污染水质预测模型，第三篇文章的核心为将卷积和反向传播神经网络的无缝集成

MoxiMoses·2023-09-04 21:00

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

Runjavago·2023-09-04 13:24

VPG算法

VPG算法前言首先来看经典的策略梯度REINFORCE算法：在REINFORCE中，每次采集一个episode的轨迹，计算每一步动作的回报GtG_tGt，与动作概率对数相乘，作为误差反向传播，有以下几个特点

红烧code·2023-09-04 07:57

pytorch模块和基础实践

2.1神经网络学习机制数据预处理模型设计损失函数和优化方案设计前向传播反向传播更新参数2.2深度学习特殊性样本量很大，需要batch加载模块化搭建网络多样化损失函数和优化器设计GPU的使用：并行计算2.3

fof920·2023-09-04 02:18

机器学习：XGBoost介绍及公式推导

1.XGBoost算法原理 XGBoost（ExtremeGradientBoosting）全名极端梯度提升树，在绝大多数回归和分类问题上表现突出，因此，在集成算法中，XGBoost是公认的王牌算法。最优模型构建方法通过之前的算法学习，我们知道：一般构建最优算法模型，其实就是最小化训练数据的损失函数，我们用字母L表示损失，如下式：min⁡f∈F1N∑i=1NL(yi,f(xi))\min_{

示木007·2023-09-03 16:39

公考笔记--第六周

判断推理的技巧逻辑判断部分的视频算是都看完了，用一句话总结就是，善用公式推导，不要凭借语感做题。

xsza·2023-09-03 14:29

点破ResNet残差网络的精髓

要理解这个问题：需要对网络的ＢＰ反向传播算法有深入的理解。在ＢＰ反向传播的过程中：因为链式法则的缘故，激活函数会存在连乘效应，非线性的激活函数在连乘过程中会最终趋近于0，从而产生梯度消失的问题。

kingtopest·2023-09-03 08:33

用现代C++构建前反向传播神经网络(backpropagation Neural Network)230829a

使用现代C++构建神经网络,初始化权重矩阵weights,前向、反向传播神经网络的例子。

aw344·2023-09-03 07:37

老妪能训,老妪能编--用现代C++构建的前向、反向传播神经网络的例子。构建一个具有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络（backpropagation Neural Network

为了做到老妪能训练，老妪能编程……使用现代C++构建的前向、反向传播神经网络的例子。构建一个具有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络（backpropagationNeuralNetwork）。

aw344·2023-09-03 07:37

一点思考｜漫谈 AI 中的「反馈」机制

（本文初稿诞生于2022年12月12日）AI中的反馈机制反向传播生成对抗网络（GAN）ChatGPT中的RLHFTeacher-StudentModel反向传播反向传播（BackPropagation，

_Meilinger_·2023-09-03 03:44

实习面经

（信息增益、信息增益比、基尼系数），基尼系数的公式推导，代表的含义。样本不均衡怎么办？TextCNN与TextRNN的区别，CNN的卷积过程（一维与二维的区别）。

大豆油·2023-09-02 15:52

论文笔记：DEEP DECLARATIVE DYNAMIC TIME WARPING FOREND-TO-END LEARNING OF ALIGNMENT PATHS

个人感觉，可微DTW的主要优点作为一个损失函数，可以进行梯度反向传播，如果目标只是两个时间序列的相似度，可能不太需要？

UQI-LIUWJ·2023-09-02 05:53

3D点云处理：基于PCA计算点云位姿平面位姿(附源码)

文章目录1.基本内容2.PCA求解步骤(非公式推导)3.代码实现4.参考文章目录：3D视觉个人学习目录微信：dhlddxB站:Non-Stop_1.基本内容基于PCA计算点云位姿通常是指在三维空间中使用

让让布吉·2023-09-02 01:21

Trained Quantization Thresholds for Accurate and Efficient Fixed-Point Inference of Deep Neural N...

一、摘要我们提出了一种使用标准反向传播和梯度下降的均匀对称量化器训练量化阈值（TQT）的方法。与先前的工作相反，我们表明，对阈值梯度的直通估计器的仔细分析允许自然的范围-精度权衡，导致更好的优化。

加油11dd23·2023-09-01 23:31

【NLP】TextCNN

CNN-non-static:使用预训练的静态词向量，预训练的向量可以微调（fine-tuned）CNN-multichannel:静态+微调两个channel都使用预训练的静态词向量，卷积核用在两个channel上，反向传播只改变一个

小透明苞谷·2023-09-01 17:09

深度学习 - 神经网络具体细节篇

前向传播算法，用于计算模型最终的输出结果；反向传播算法，用于减小模型输出结果与实际结果之前的误差，通过调整参数权重来优化模型。

aaa小菜鸡·2023-09-01 16:25

6.计算图&反向传播(Computational Graph & Backpropagation)

6.1Introduction简介反向传播算法：一个有效率的计算梯度的方法前提：前馈网络的反向传播http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015

SpareNoEfforts·2023-09-01 16:55

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1.逻辑回归向前传播上图为简单神经网络的架构图，向网络中输入像素值，输出0或者1。整个网络只有一层，也叫LogisticRegression。根据上图的正向传播流程，可以把前向传播的计算公式列出来，为了简便运算，公式中只涉及了w1、w2、b三个变量。1）定义计算公式2）经过sigmod3）交叉熵损失其中y为已知的真实值，a为预测值，如果预测值越接近真实值，那么对应损失的函数将越接近0。逻辑回归的过

DonngZH·2023-09-01 04:42

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

反向传播：整体过程:模型函数表达为y=x*w，损失函数为loss反向传播是通过损失loss对参数求偏导，对参数w进行随机梯度下降的更新。使损失函数达到局部最优解。重点在于损失函数l

TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

反向传播求变量导数

图图淘气·2023-09-01 04:38

深度学习(前馈神经网络)知识点总结

用于个人知识点回顾，非详细教程1.梯度下降前向传播特征输入—>线性函数—>激活函数—>输出反向传播根据损失函数反向传播，计算梯度更新参数2.激活函数(activatefunction)什么是激活函数？

bujbujbiu·2023-09-01 02:32

二项分类法

今天主要讲的是正向传播和反向传播，用二项分类为一个例子。在机器学习中，我们一般把训练数据的input称为x，label称为y如下图所示，X是所有样本的input的集合。每一列都代表了一个样本的x。

Ang陈·2023-09-01 00:44

ResNet

然而，一方面深网络并不是直接堆叠就可以，会面临梯度消失或爆炸的问题，这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决，使得具有数十层的网络能够开始收敛于随机梯度下降（SGD）和反向传播

jmt330·2023-08-31 07:23

人工神经网络的学习方式

他使用的是反向传播算法。首先用随机值初始化权重，没过一个训练样本，会计算出网络偏差，根据网络总偏差，反向遍历各层，计算出各层内部之间的偏差。根据各层的误差来调整权重。

懒生活·2023-08-30 22:13

FOMM模型的公式推导

GOFOMM需要找到一个从源帧到驱动帧的映射关系，给出最终结果，文中提出：TS←D(z)≈TS←R(pk)+(ddpTS←R(p)∣p=pk)(ddpTD←R(p)∣p=pk)(z−TD←R(pk))\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{D}}(z)\approx\mathcal{T}_{\mathbf{S}\leftarrow\mathbf{R}}\l

REstrat·2023-08-30 10:31

URP多光源阴影处理

URP多光源阴影处理本系列URP不再阐述具体的效果实现逻辑与公式推导，侧重于URP下对《Shader入门精要》中Demo的复刻。

BacteriumFox·2023-08-29 12:40

深度学习常见算法伪码

反向传播算法反向传播算法的三步骤（1）前馈计算每一层的净输入()和激活值()，直到最后一层；（2）反向传播计算每一层的误差项()；（3）计算每一层参数的偏导数，并更新参数．算法伪码输入:训练集={(()

百步送剑·2023-08-29 05:04

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

反向传播的迭代公式为其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

详解VAE（变分自编码器）

变分自编码器-VAE前言一、AE（auto-encoders）-自编码器1.AE整体结构及公式推导2.AE的特点二、VAE(Variationalauto-encoder)-变分自编码器1.VAE模型结构

菜菜的小粉猪·2023-08-29 03:01

【Pytorch】损失函数与反向传播(5)

目录一、损失函数二、反向传播三、优化器如何调整学习速率一、损失函数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:03

分组交换的报文交付时间

图1首先对在公式推导中需要的一些变量进行说明：假设我们有的报文需要进行发送，采用分组交换的方式进行发送，假设分组的长度（大小）为.假设链路带宽（数据传输速率）为.假设从发送方到接收方的跳步数为,路由器数为

YAN_DAOJIANG·2023-08-29 02:57

Task8 循环神经网络

着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。双向RNN递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。

_一杯凉白开·2023-08-29 00:31

模型复现后性能低了怎么办？

求偏导的结果不一定是准确的，有限循环小数，然后由于每个显卡精度不一样，导致反向传播和梯度下降的精度不一样，一个不一样微乎其微，但是1000多万个参数，都有一点区别，一点点小的变化会导致最后发生一个很大的变化我和他的显卡一样

毕竟是shy哥·2023-08-28 23:36

9. 优化器

9.1优化器①损失函数调用backward方法，就可以调用损失函数的反向传播方法，就可以求出我们需要调节的梯度，我们就可以利用我们的优化器就可以根据梯度对参数进行调整，达到整体误差降低的目的。

Gosling123456·2023-08-28 19:04

只是一个代号不必认真·2023-08-28 18:33

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

损失函数与反向传播

8.1损失函数①Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。②Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。8.2L1loss损失函数①L1loss数学公式如下图所示，例子如下下图所示。importtorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.te

Gosling123456·2023-08-28 13:40

前向传播与反向传播涉及到的知识点

目录引入：一、神经网络（NN）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵4.softmax与交叉熵结合六

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

Tensorflow2.0搭建网络八股

Tensorflow2.0结合一、六步法1.导入头文件：import2.收集处理训练集和测试集：train,test：3.描述各层网model=tf.keras.models.Sequential：4.描述使用什么优化反向传播

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

数字识别之---介绍损失函数

损失函数的计算在训练过程的代码中，每一轮模型训练的过程都相同，分为如下三步：1.先根据输入数据正向计算预测输出2.在根据预测值和真实值计算损失3.最后根据损失反向传播梯度并更新参数损失函数的选择：不同的深度学习任务需要有各自适宜的损失函数

与其在风雨中逃避，不如在雷电中舞蹈·2023-08-28 10:01

从VAE到Diffusion生成模型详解(1)：变分自编码器VAE

文章目录1.生成式模型简介2.PixelRNN/CNN3.VAE3.1自编码器AE3.2VAE基本原理3.3VAE公式推导4.参考1.生成式模型简介什么是生成式模型给定训练集，产生与训练集同分布的新样本

orangerfun·2023-08-28 06:55

CNN 02(CNN原理)

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。我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。

Darren_pty·2023-08-27 23:45

优化器调整策略

当我们有了这个loss之后，我们就可以通过反向传播机制得到参数的梯度，那么我们如何利用这个梯度进行更新参数使得模型的loss逐渐的降低呢？

深浅卡布星·2023-08-27 21:27

TASK 04 深度学习介绍和反向传播机制

以全连接神经网络为例介绍了计算原理和反向传播理论。反向传播理论是一种计算loss的有效方法。

美团外卖·2023-08-27 18:39

链式法则与反向传播过程解析

昨天听百度的课，发现我居然一直没搞懂链式法则计算反向传播的过程，今天专门看了一下，找到一个例子帮助大家学习我们使用一个简单的逻辑回归的例子这里绿色是前向计算，褐红色是反向传播。

凌烟阁主5221·2023-08-27 16:14

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。

taoqick·2023-08-27 11:38

深度学习8:详解生成对抗网络原理

生成匹配网络培养生成模型比较基于样本的两个概率分布反向传播分布匹配错误生成性对抗网络“间接”训练方法理想的情况：完美的发电机和鉴别器近似：对抗性神经网络关于GAN的数学细节生成性对抗网络属于一组生成模型

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:53

15-TensorFlow高级

一.反向传播几个人站成一排第一个人看一幅画（输入数据），描述给第二个人（隐层）……依此类推，到最后一个人（输出）的时候，画出来的画肯定不能看了（误差较大）。

郑元吉·2023-08-26 21:05

瑶底中学听课感想

在圆锥体积公式推导过程中，让学生自己实验，亲自动手。从而得出圆锥体积公式。这样使学生的主体能动

浥涧小学凌转兴·2023-08-26 01:11

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