反向传播公式推导

深度学习之反向传播算法的直观理解

深度学习之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法？
Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。
Tomorrowave·2024-02-20 01:27

深度学习基础 叁：反向传播算法

反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。
白拾Official·2024-02-20 01:56

深度学习之反向传播算法

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

GAN生成对抗性网络

GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题
·2024-02-19 16:10

PyTorch使用Tricks：梯度裁剪-防止梯度爆炸或梯度消失 ！！

torch.nn.utils.clip_grad_norm_例子3、怎么获得梯度的norm4、什么情况下需要梯度裁剪5、注意事项前言梯度裁剪（GradientClipping）是一种防止梯度爆炸或梯度消失的优化技术，它可以在反向传播过程中对梯度进行缩放或截断
JOYCE_Leo16·2024-02-19 14:07

深度学习优化算法

（1）可以将ImageNet上训练得到的模型做为起点，利用目标训练集和反向传播对其进行继续
丁引·2024-02-19 13:42

【AIGC】Stable Diffusion的生成参数入门

下面是一些常见的生成参数及其详解1、采样器，关于采样器的选择参照作者的上一篇文章2、采样步数（SamplingSteps）是指在生成图像时模型执行的总步数，每一步都包含了一系列操作，例如在潜在空间中移动、噪声注入、反向传播等
AIGCExplore·2024-02-19 12:25

数字PID算法基础

1、公式推导PID控制算法在连续时间序列下的公式如下：对连续
alex1801·2024-02-15 03:26

如何使用pytorch自动求梯度

由损失函数求导的过程，称为“反向传播”，求导是件辛苦事儿，所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一，PyTorch也不例外。一、pytorch自动求导初步认
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义PSO-BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法是一种结合粒子群优化算法（PSO）和反向传播（BP）神经网络的混合算法。
Lwcah·2024-02-14 22:25

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播
o0Orange·2024-02-14 16:22

GiantPandaCV | 一文弄懂 Diffusion Model

原文链接：一文弄懂DiffusionModel0前言最近AI绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是DiffusionModel（扩散模型），虽然想要完全弄懂DiffusionModel和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识
双木的木·2024-02-14 15:07

通过指数拟合获取平均增长率

公式推导令为下降比例，且假设，则由泰勒展开公式忽略高阶无穷小项o(a)，可知从而图中公式为：这里的x就是上述推导时的t，对应的，，解释
热爱生活的大川·2024-02-14 15:52

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。
小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

GBDT算法的升级--XGBoost与LightGBM算法

本文同样不涉及公式推导及代码，对于GBDT算法的学习可以参考前面的文章GBDT算法原理，这里不再讲述GBDT，只讲述XGBoost与LightGBM算法原理下面推荐两篇写得最权威最官方(没有之一)的文档参考文档
CquptDJ·2024-02-13 14:52

机器学习入门--多层感知机原理与实践

神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程，每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。
Dr.Cup·2024-02-13 13:37

基于神经网络实现手写数字识别(matlab)

2、误差反向传播：
入门小新手·2024-02-13 10:22

【机器学习】卷积和反向传播

您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么，特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播，您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。
无水先生·2024-02-13 07:07

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。
仍然是提供的·2024-02-13 07:27

【深度学习】前向传播和反向传播（四）

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。
Florrie Zhu·2024-02-13 07:26

深度学习中的前向传播和反向传播

简单而言，前向传播就是将输入的数据在神经网络中进行处理和转换，并输出最后的结果，主要是输出w值，或者b,就是参数。反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算，用于将输入数据在网络中进行处理和转换，最终得到输出结果。前向传播是一个通过神经网络从输入层顺序计算
处女座_三月·2024-02-13 07:56

机器学习40讲学习笔记-18 从全局到局部：核技巧

这部分的推导过程在https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/114198931我首先要吐槽下，对于小白很难掌握这块，因为数学公式推导要求较高。
bohu83·2024-02-12 11:01

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。
hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr
南七澄江·2024-02-12 08:03

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
白猫a~·2024-02-11 23:00

使用python-numpy实现一个简单神经网络

并初始化数据和激活函数初始化学习率和模型参数迭代更新模型参数（权重）小彩蛋前言这篇文章，小编带大家使用python-numpy实现一个简单的三层神经网络，不使用pytorch等深度学习框架，来理解一下神经网络的原理和观察一下它内部的一些操作如反向传播
橘柚jvyou·2024-02-10 19:26

深度学习视频详解

梯度下降，神经网络如何学习|深度学习什么是反向传播反向传播演算【订阅】机器学习AI玩游戏
大囚长·2024-02-10 14:50

Buck公式推导过程

Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck，那么今天就来推导下buck的公式。
硬件工程师炼成之路·2024-02-10 06:19

torch.no_grad

no_gradrequires_grad=True要求计算梯度requires_grad=False不要求计算梯度withtorch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度，也不会进行反向传播
He_Yu·2024-02-09 22:08

BP神经网络风速预测

BP（Backpropagation）神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种非常重要的人工神经网络。
MATLAB代码顾问·2024-02-09 18:55

大模型学习 一

spm_id_from=333.337.search-card.all.clickGPU计算单元多并行计算能力强指数更重要A10080GV100A100海外100元/时单卡多卡并行：单机多卡模型并行有资源的浪费反向传播反向传播
wangqiaowq·2024-02-09 12:20

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。
zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

[leedcode]刷题有感--动态规划入门及思路模板

2、确定本题目的递推公式3、初始化dp[]数组4、确定数组遍历顺序5、利用初始化后的dp数组结合递推公式推导dp数组，看是否符合题意要求二、题目示例1、斐波那契数列--一维动态规划斐波那契数列斐波那契数
给我杯冰美式·2024-02-09 05:52

深度学习中常用激活函数介绍

反向传播算法的基础：激活函数是实现反向传播算法的基础，它允许误差
神奇的布欧·2024-02-08 23:32

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp
morie_li·2024-02-08 20:23

PyTorch 的张量与 numpy对比

在本实现中，我们使用numpy手动实现前向传播，损失(loss)和反向传播。numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。
yanglamei1962·2024-02-08 16:01

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN
jcfszxc·2024-02-08 02:48

06-20201012 感知机-1从感知机到神经网络

通过一系列资料学习，感知机最大的贡献还是提供了在链接主义的智能计算中的一种求解思路（智能计算的三大流派之一），加之后来的非线性激活函数与反向传播，渐渐发展到现在的深度学习。从概念上，感知机可以认为
野山羊骑士·2024-02-07 17:24

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-07 10:05

深度学习基础--反向传播

Modelimage.png前向传播image.png反向传播求误差image.png求对J的影响image.pngimage.png求对J的影响image.pngimage.png误差反传image.pngimage.pngimage.png
掰不开桃子的男人·2024-02-07 09:13

数据结构|对称矩阵压缩存储的下标公式推导|如何求对称矩阵压缩存储对应的一维数组下标

因为考试的时候可能会给很多情况的变式题，所以要会推导而不是背公式，情况变了，公式就不管用了。行优先、只存储主对角线+下三角区：矩阵下标ai,j(i>=j)->一维数组下标B[k]按照行优先的原则，确定ai,j是一维数组中B[k]中的第几个元素i是行数，j是列数ai,j在第i行，由上图可知，第i行有i个元素；ai,j在第j列，也可以理解为在第i行的弟j个位置。所以，ai,j**元素的前面一共有的元素
01红C·2024-02-06 07:18

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题
汀、人工智能·2024-02-06 06:51

「深度学习」门控循环单元GRU

解决方法：GRU或LSTM梯度爆炸：反向传播时，随着层数增多，梯度不仅可能指数型下降，还有可能指数型上升——会导致参数过大，网络崩溃解决方法：梯度修剪——观察梯度向量，若大于某个阈值，则放缩梯度向量，保证其不会过大二
Sternstunden·2024-02-06 06:41

深度学习入门笔记（五）前馈网络与反向传播

5.2反向传播在实际工作中这部分的内
zhanghui_cuc·2024-02-06 01:25

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

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3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。
辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

AIGC面经大全（持续更新）

训练：使用反向传播算法更新模型参
研三小学渣·2024-02-05 03:04
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