反向传播公式推导

卡尔曼滤波公式推导（总结）

假设小车在t时刻的初始状态可以用Pt（当前位置），Vt（当前速度），Ut表示加速度：预测：利用上一个时刻的旧状态和系统的动量模型（如加速度，速度等）来预测当前时刻的状态已知上一时刻t-1时的小车状态，那么当前时刻t小车的状态可以如下表示：很明显上述的输入变量都是线性组合，卡尔曼滤波也被称为线性滤波器，用矩阵来表示上述公式：其中，公式（二）即为状态预测方程组中的第一条公式，F为状态转移矩阵，B为控制
奶茶不加冰·2023-09-12 04:48

AI入门指南：探索人工智能的基础原理和实际应用

提及反向传播算法的重要性。第二部分：AI的实际应用自然
执笔人·2023-09-12 04:12

U-net网络学习记录

根据结果和真实分割的差异，反向传播来训练这个分割网络既然输入和输出都是相同大小的图，为什么要折腾去降采样一下再升采样呢？
魔法橘子·2023-09-12 02:54

AI入门指南：探索人工智能的基础原理和实际应用

提及反向传播算法的重要性。第二部分：AI的实际应用自然
·2023-09-11 15:34

基于S参数的稳定性分析

首先定义几组常数，如下：无条件稳定：对于任意的|ГL|1或|Гout|>1所以，负载稳定的区域是使|Гin|1，该条件等效为：μ1>1其他无条件稳定的充要条件：3、结束语文章对教材中稳定性判据进行的理论公式推导
洁仔爱吃冰淇淋·2023-09-11 13:34

自然语言处理学习复习2（贝叶斯）

贝叶斯公式贝叶斯公式就一行：image.png而它其实是由以下的联合概率公式推导出来：image.png其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。
阿门aaa·2023-09-11 11:55

Pytorch入门（6）—— 梯度计算控制

前文PyTorch入门（2）——自动求梯度介绍过Pytorch中的自动微分机制，这是实现神经网络反向传播的基础，也是所有深度学习框架最重要的基础设施之一梯度计算是需要占用计算资源的，而我们并不总是需要计算梯度
云端FFF·2023-09-11 09:20

概念：推理 训练 模型

模型训练是计算密集型操作，模型一般都需要使用大量的数据来进行训练，通过反向传播来不断的优化模型的参数，以使得模型获取某种能力。在训练的过程中，我们常常是将模型在数据集上面的拟合情况放在首要位置的。
linzhiji·2023-09-10 04:32

球面上绘制圆matlab仿真

推导说明为便于公式推导，本文仅以球心在坐标原点时进行推导，需要说明的是球心不在原点时，只需把已知条件的坐标减去球心坐标，等完成求解后再加上球心坐标即可！
飞舞哲·2023-09-09 19:32

人工智能-深度学习-代价函数，梯度下降和反向传播

深度学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标，即找到最好的那个决策。为了完成某一目标，需要构造出一个“目标函数”来，然后让该函数取极大值或极小值，从而得到深度学习算法的模型参数。代价函数（CostFunction）：用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。代价函数是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。损失函数（LossFunction）
guszhang·2023-09-09 14:16

LayerNorm核心技术

搞懂深度网络初始化中讲到：激活值的方差会逐层递减，这导致反向传播中的梯度也逐层递减。因此有人就会想到，那能不能在模型中加入一些归一化操作，让激活值始终维持在均值为0，方
A君来了·2023-09-09 08:04

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布深度学习反向传播决策树集成学习
布客飞龙·2023-09-09 04:59

2021年第9周（2.22～2.28）

主要内容：朴素贝叶斯分类、logisticregresion分类、反向传播算法。（2）欧姆社学习漫画《项目管理》，本周进度6/6。
孙文辉已被占用·2023-09-08 23:10

【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~神经网络的设计灵感来源于生物学上的神经网络。如图所示，每个节点就是一个神经元，神经元与神经元之间的连线表示信息传递的方向。Layer1表示输入层，Layer2、Layer3表示隐藏层，Layer4表示输出层。我们希望通过神经网络，对输入数据进行某种变换，从而获得期望的输出，换句话说，神经网络就是一种映射，将原数据映射成期望获得的数据。BP算法就是其中的一
showswoller·2023-09-08 20:46

2018-04-21

入门|通过Q-learning深入理解强化学习学界|UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式业界|OpenAI提出新型元学习方法EPG，调整损失函数实现新任务上的快速训练Collabbing-Ideas
hzyido·2023-09-08 10:34

PyTorch程序实现L1和L2正则项

文章目录1背景介绍2公式推导3程序实现3.1正则化实现3.2网络实例3.3在网络中加入正则项3.4PyTorch中自带的正则方法：权重衰减4正则项的使用注意事项5总结1背景
Dark universe·2023-09-08 09:01

【python手写算法】逻辑回归实现分类（含公式推导）

公式推导：代码实现：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdeff(w1,x1,w2,x2,b):z=w1*x1+w2*x2+breturn1
single 君·2023-09-08 06:52

Stable Diffusion — ControlNet 超详细讲解

文章目录什么是ControlNet内部架构前馈反向传播与StableDiffusi
JarodYv·2023-09-08 05:38

DenseNet网络分析

对比实验网络结构训练参数对比结果CIFAR-10，CIFAR-100，SVHNImageNet数据集进一步分析从ResNet开始，有很多研究都是琢磨怎么通过提高深度网络中层与层之间的信息传递(包括正向和反向传播
新兴AI民工·2023-09-08 03:36

Day_81-87 CNN卷积神经网络

卷积神经网络和传统神经网络的层次结构4.传统神经网络的缺点：二.CNN的基本操作1.卷积2.池化三.CNN实现过程1.算法流程图2.输入层3.卷积层4.激活层5.池化层6.全连接层二.CNN卷积神经网络的过程1.正向传播过程2.反向传播过程
DARRENANJIAN·2023-09-08 00:46

【CUDA OUT OF MEMORY】【Pytorch】计算图与CUDA OOM

计算图的存储计算图是pytorch进行梯度反向传播核心，计算图是在程序运行过程中动态产
Deno_V·2023-09-07 21:53

无框架的底层代码实现普通RNN、LSTM的正反向传播过程及应用

1.准备首先导入所需要的包rnn_utils.py:importnumpyasnpdefsoftmax(x):e_x=np.exp(x-np.max(x))returne_x/e_x.sum(axis=0)defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))'''definitialize_adam(parameters):"""Initializesvandsastwopyt
诶尔法Alpha·2023-09-07 16:52

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响
AmosTian·2023-09-07 09:42

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础(七)-基于误差的反向传播

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·2023-09-06 17:09

Pytorch 神经网络backword()理解

在反向传播中，backword()函数可以计算变量的梯度、前提是这个变量是不是中间输出值、输出。就是文中所说的没有creater。具体到神经网络中，模型参数是一开始就有的所以我们可以计算得到梯度。
MQLYES·2023-09-06 14:13

python深度学习 花卉识别（整套工程）

使用前向传播算法来获得预测值,再用损失函数表示计算预测值和正确答案之间的差距,使用反向传播算法和梯度下降算法来
单片机探索者bea·2023-09-06 13:48

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

今日头条2019-01-3022:32:42局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候
mm_exploration·2023-09-05 23:26

模型转换需要用到的一些基本层的定义

这里给出深度学习层的C定义方式，注意这里暂不支持反向传播部分，反向传播设计损失计算、梯度更新以及优化策略
HeroFUCKEVERYTHING·2023-09-05 09:52

modernC++手撸任意层神经网络22前向传播反向传播&梯度下降等23代码补全的例子0901b

以下神经网络代码,请添加输入:{{1,0},{1,1}},输出{1,0};添加反向传播,梯度下降等训练!
aw344·2023-09-05 05:37

深度学习中epoch、batch、step、iteration等神经网络参数是什么意思？

在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。一个epoch通常包含多个step。
小宋加油啊·2023-09-05 05:32

一些神经网络的记录

RNN出现梯度消失和梯度爆炸主要体现在长句子中，因为在反向传播BP求导时，当前t时刻隐层输出的梯度包含了所有后续时刻激活函数导数的乘积，所以如果t越小、句子越长，就会出现问题。
一枚小可爱c·2023-09-05 04:04

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
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