反向传播公式推导第19页

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

前向传播(Forward Propagation)与反向传播(Back Propagation)举例

前向传播（ForwardPropagation）指的是神经网络从左到右按顺序运行，一直运行至最后一层；反向传播（BackPropagation）根据前向传播从左

fade猫·2023-08-25 21:12

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

先看看前向传播算法(Forwardpropagation)与反向传播算法(Backpropagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。

返回公司上市·2023-08-25 21:12

机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）

前向传播（ForwardPropagation）和反向传播（Backpropagation）是深度学习中神经网络训练的两个关键步骤。

奋进的大脑袋·2023-08-25 21:11

在三维坐标中给出三个点，求三个点所在平面的圆心和圆心坐标

yanmy2012/article/details/8111600https://blog.csdn.net/cwj066/article/details/82692271（顺便推荐一个基础计算博客）这里不讲公式推导数学计算

路奇怪·2023-08-25 17:16

C++最易读手撸神经网络两隐藏层(任意Nodes每层)梯度下降230820a

这是史上最简单、清晰，最易读的……C++语言编写的带正向传播、反向传播(Forward……和BackPropagation）……任意Nodes数的人工神经元神经网络……。大一学生、甚至中学生可以读懂。

aw344·2023-08-25 12:44

算法工程师面试

1、编程语言2、基本算法3、传统的机器学习算法机器学习模型4、常见机器学习问题过拟合问题、交叉验证问题、模型融合、模型选择问题1)几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导；2)RF,GBDT

遇见百分百·2023-08-25 11:25

基于PyTorch框架下网络模型的使用与修改

目录1损失函数和反向传播1.1损失函数1.2反向传播2优化器3现有网络模型的使用及修改4网络模型的保存与读取4.1网络模型的保存4.2网络模型的读取（加载）5完整的模型训练套路6利用GPU训练模型7完整的模型验证套路

JiA-Bai·2023-08-25 09:55

深度学习处理文本（NLP）

文章目录引言1.反向传播1.1实例流程实现1.2前向传播1.3计算损失1.4反向传播误差1.5更新权重1.6迭代1.7BackPropagation&Adam代码实例2.优化器--Adam2.1Adam

@kc++·2023-08-25 07:52

13.4 目标检测锚框标注 & 非极大值抑制

锚框的形状计算公式假设原图的高为H,宽为W锚框形状详细公式推导以每个像素为中心生成不同形状的锚框#s是缩放比，ratio是宽高比defmultibox_prior(data,sizes,ratios):

computer_vision_chen·2023-08-25 07:16

torch.gather函数的理解

建议先阅读官方文档，拿笔跟着给出的公式推导一次。

马小李23·2023-08-24 17:46

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

贝塞尔矫正2，公式推导

样本偏差的源头⬆⬆⬆⬆⬆⬆,所以要把公式中的n改为n-1这是因为μ→算术平均数而算术平均数有两个公式1简单算术平均数：2加权算术平均数:也就是说数值被估小了→除以更小的数字，让大更大，更接近实际情况1,标准差公式2方差就是标准差的平方3方差与期望的关系DX=E(X2-2XEX+(EX)2)=E(X2)-E(2XEX)+(EX)2=E(X2)-2(EX)2+(EX)^2=E(X2)-(EX)2#旋转

丰。。·2023-08-23 08:16

基于PSO-KELM的时间序列数据预测（含对比实验）

时间序列数据，如股指价格，具有波动性、非线性和突变的特点，对于这类数据的预测往往需要可靠强健的预测模型，而传统的机器学习算法如SVM、BP等，大都采用误差最小化或反向传播来改进预测性能，大量参数调整、复杂的模型架构以及迭代时间长让这些模型逐渐落后

KAU的云实验台·2023-08-23 00:00

前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

TechLead KrisChang·2023-08-22 21:51

走进大模型

首先是深度学习的神经元起源，引发了基于线性函数的模拟，又因为线性函数无法习得逻辑异或，因此引入了非线性的激活函数，再通过三层神经网络给出了MNIST手写数字识别的模型，接着又介绍了神经网络是如何通过数据与反向传播来学习与调整参数的

·2023-08-22 18:04

ResNet 残差网络

归一初始化（normalizedinitialization）和中间归一化（intermediatenormalization）在很大程度上解决了这一问题，它使得数十层的网络在反向传播的随机梯度下降（SGD

大豆油·2023-08-22 12:33

深度学习基本理论上篇：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播）、深度学习面试

1、MLP、FCN、DNN三者的关系？多层感知器MLP，全连接网络，DNN三者的关系？三者是不是同一个概念？FCN：FullyConnectedNeuralNetwork，全连接神经网络，也称为密集连接神经网络，其每个节点都与上一层的所有节点相连，也就是说每个神经元都和上一层所有的神经元都有连接，是最简单的神经网络结构，它不一定要求有隐藏层。MLP：Multi-LayerPerceptron，多层

会害羞的杨卓越·2023-08-22 09:14

神经网络基础-神经网络补充概念-24-随机初始化

概念当所有权重和偏差都被设置为相同的初始值时，神经网络的每个神经元在反向传播时会计算相同的梯度，导致网络无法学到不同的特征。为了避免这种情况，我们使用随机初始化，即为每个权重和偏差分配随机的小值。

丰。。·2023-08-22 05:26

Dropout (nn.Dropout()) (为什么神经网络中的dropout可以作为正则化)(model.eval())(为什么Dropout可看作是一种集成学习)

Dropout字面意思就是“丢掉”，是为了防止神经网络出现过拟合，让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。以提高模型的泛化能力，减少过拟合。

hxxjxw·2023-08-21 21:05

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