反向传播公式推导第21页

【数字信号处理】带通采样定理及其MATLAB仿真

目录一、带通采样定理1.1内容1.2公式推导二、MATLAB信号仿真2.1信号仿真实验2.2MATLAB代码三、总结参考一、带通采样定理按照奈奎斯特采样定理(低通采样)，采样频率fsf_{s}fs要大于等于信号中最高频率

Zhi Zhao·2023-07-27 00:16

Minimum Snap闭式求解相关公式推导

文章目录1MinimumMinimumMinimumSnapSnapSnap闭式求解的推导1.1二次规划等式约束构建1.2求ddd1.3转成无约束优化问题1MinimumMinimumMinimumSnapSnapSnap闭式求解的推导可以看看我的这几篇Blog1，Blog2，Blog3。1.1二次规划等式约束构建闭式法中的QQQ矩阵计算和之前MinimumMinimumMinimumSnapSn

世界仙境与冷酷尽头·2023-07-26 18:11

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线

PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

chatgpt助力解决ardupilot 疑难公式推导

目录文章目录目录摘要1.疑难公式2.chatGPT推导过程摘要通过chatgpt推导困扰我多年的ardupilot疑难公式推导，非常强！！！记录下来！！！

魔城烟雨·2023-07-26 08:25

【连载】深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门

笔者对于这一块的初步打算是从卷积网络的基本原理讲起，将卷积网络的前向传播和反向传播过

linux那些事·2023-07-26 04:33

7.17-7.23周报

1.本周已完成：1.java代码Day60-652.学习主动学习基础知识、ALEC算法3.学习深度学习部分基础知识2.下周计划：1.java代码Day65-702.继续学习深度学习（梯度下降、反向传播等

Bobbyeyy·2023-07-26 02:48

Day_71-76 BP 神经网络

目录一.基础概念理解1.一点个人理解2.神经网络二.bp神经网络的局部概念1.神经元2.激活函数三.bp神经网络的过程1.算法流程图2.神经网络基础架构2.1正向传播过程2.2反向传播过程（算法核心）四

DARRENANJIAN·2023-07-25 16:29

【论文阅读】DEPIMPACT：反向传播系统依赖对攻击调查的影响（USENIX-2022）

FangP,GaoP,LiuC,etal.Back-PropagatingSystemDependencyImpactforAttackInvestigation[C]//31stUSENIXSecuritySymposium(USENIXSecurity22).2022:2461-2478.攻击调查、关键边、入口点开源：GitHub-usenixsub/DepImpact目录1.摘要2.引言3.

C00per_·2023-07-25 15:45

深度学习(一)

目录一、特征工程的作用二、深度学习的应用三、得分函数四、损失函数五、前向传播六、反向传播一、特征工程的作用数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取是最核心的算法与参数选择决定了如何逼近这个上限二、深度学习的应用无人驾驶人脸识别分辨率重构深度学习在图像分类中

几两春秋梦_·2023-07-25 12:32

实例讲解反向传播（简单易懂）

转至：https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/90221691?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162087108216780357254016%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522

爱晒太阳的胖子·2023-07-25 09:00

神经网络权值初始化

反向传播算法中，费用函数对于权值矩阵的梯度决定了更新的速率：如果要避免梯度消失，首先即某一层的激活函数输出值不能为0；其次，则激活函数的导数不能为0，即激活函数不能饱和。

若_6dcd·2023-07-25 01:15

神经网络小记-梯度消失与梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中的两个常见问题，而它们与反向传播算法密切相关。反向传播算法是用于计算神经网络中参数梯度的一种方法，它通过沿着网络的反向传播梯度信息来更新网络参数。

lxznjw·2023-07-24 23:22

25、matlab里面的10中优化方法介绍——Opt_Golden法（matlab程序）

公式推导设有定义在[a,b][a,b][a,b]上的单谷函数φ(α)=f(xk+αdk)\varphi\left(\alpha\right)=f\left(x_k+\alphad_k\right)在[a

素馨堂·2023-07-24 22:14

计算机科学cs/电子信息ei面试准备——数学基础/线性代数复习

1.中值定理中值定理是反映函数与导数之间联系的重要定理，也是微积分学的理论基础，在许多方面它都有重要的作用，在进行一些公式推导与定理证明中都有很多应用。

alwaysuzybaiyy·2023-07-24 22:56

反向传播笔录

文章目录反向传播概述反向传播-前向过程反向传播-反向过程反向传播概述为了有效的计算梯度，我们使用反向传播。

笔下万码生谋略·2023-07-24 21:11

pytorch工具——使用pytorch构建一个神经网络

目录构建模型模型中的可训练参数假设输入尺寸为32*32损失函数反向传播更新网络参数构建模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet

醋酸洋红就是我·2023-07-24 19:39

【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

编程G的快乐·2023-07-24 16:21

机器学习&&深度学习——预备知识（下）

机器学习&&深度学习——预备知识（下）4微积分4.1导数和微分4.2偏导数4.3梯度4.4链式法则5自动微分5.1简单例子5.2非标量变量的反向传播5.3分离计算5.4Python控制流的梯度计算6概率

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:39

【深度学习-神经网络架构-通俗易懂的入门课程】

深度学习的应用深度学习的问题计算机视觉任务分类与检索如何实现分类神经网络基础线性函数损失函数防止过拟合前向传播反向传播反向传播的计算方法神经网络的架构输入层输出层隐藏层全连接层神经元神经元对网络的影响：

y_dd·2023-07-24 15:39

Pytorch手动实现softmax回归

=j时的计算问题，请看如下帖子中的描述，这个问题是反向传播梯度计算中的一个核心问题：反向传播梯度计算中的一个核心问题直接上代码：importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.trans

satadriver·2023-07-24 15:19

多图+公式全面解析RNN,LSTM,Seq2Seq,Attention注意力机制

本文将会使用大量的图片和公式推导通俗易懂地讲解RNN,LSTM,Seq2Seq和attention注意力机制，希望帮助初学者更好掌握且入门。

CristianoC20·2023-07-24 15:49

Redis数据结构 — SkipList

跳表平均指针数目为1/(1-p)公式推导跳表的优势是能支持平均O(logN)复杂度的节点查找，支持进行高效的范围查询SkipList（跳表）首先是链表，但与传统链表相比有几点差异：元素按照升序排列存储，

BSY丶·2023-07-24 10:30

欠拟合和过拟合、权重衰减、暂退法（Dropout）、梯度消失和梯度爆炸

目录1.训练误差和泛化误差2.过拟合和欠拟合3.验证集3.1K折交叉验证4.权重衰减5.暂退法（Dropout）6.前向传播和反向传播7.梯度消失和梯度爆炸7.1Xavier初始化8.环境和分步偏移泛化

緈福的街口·2023-07-23 23:48

基于 MATLAB 的时间反向传播：使用 RNN 递归神经网络进行预测

基于MATLAB的时间反向传播：使用RNN递归神经网络进行预测概述：递归神经网络（RNN）是一种在序列数据分析中广泛应用的神经网络模型。

code_welike·2023-07-23 15:58

5. AUTOGRAD

5.AUTOGRAD在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，根据损失函数相对于给定参数的梯度来调整参数（模型权重）。

绝园の暴风雨·2023-07-22 22:05

AI作业6-误差反向传播

现在最常见的深度神经网络就是利用梯度的反向传播（Backpropagation）方法，通过反复更新模型参

seveN1foR·2023-07-22 20:27

建立你的第一个深度神经网络：反向传播

比如为什么误差反向传播公式是误差乘输入，如何推导出来的，什么情况下适用，书中没有直接给出理论说明。不过，瑕不掩瑜。姑且看下去吧。公式这种头疼的东西，让它随风去吧。

快乐冻鱼·2023-07-22 15:25

torch.detach() torch.item()

torch.detach()torch.item()torch.detach()用于将当前的tensor从计算图中取出通俗点解释就是,经过detach返回的张量将不会进行反向传播计算梯度torch.item

TS~~·2023-07-22 09:45

快速创建大型数学材料公式的方法

很多时候，实验论文与数据统计、分析、公式推导是一个非常漫长的过程，内容非常多，那有没有什么公式编辑器可以创建这种大型文档呢？答案是肯定的。

skyprion·2023-07-21 20:50

使用numpy创建三层神经网络

MakeYourOwnNeuralNetwork》中文《Python神经网络编程》书中源代码本文代码托管github通过此次实践对于神经网络的认识更加深刻，通过数学推导到代码实践让自己有了比较大的收获一、数学推导构造三层神经网络1.前向传播2.反向传播

雁瑜彭·2023-07-21 09:37

机器学习笔记

过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss计算得到的预测值与已知答案的差距：均方误差MSE自定义损失函数：根据问题的实际情况交叉熵CE（CrossEntropy）反向传播训练中

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

问题记录 Pytorch Nan Runtime Error ：function‘MulBackward0’returned nan values in its oth output深度学习

包括1.输入数据是否含有nan或者全是02.在梯度反向传播过程中是否出现为03.查看最后的loss是否是nan4.learingrate过高我尝试了一下是learningrate和batchsize设置过高同时改小

丫丫爱吃·2023-07-20 10:16

3步实现从1到N的全排列——数据分析师不懂黑科技

N=1排列：[1]N=2排列：[12][21]N=3:[123][312][213][321][132][231]...递归公式推导假设排列1:N为af(N)，我们现在要导出af(N)和af(N-1）的关系

一血老黄忠·2023-07-20 07:39

机器学习boost--XGBoost

机器学习boost--XGBoost1.boost的概念2.boosting与bagging区别3.XGBoost算法公式推导1.boost的概念决策树所要解决的两个重要问题：1.树结构2.叶节点权重提升的目的是找到合适的权重和合适的树结构

方圆説·2023-07-19 23:09

[nlp] Word2vec模型 skip-gram和CBOW区别

用周围词来反向传播训练得到中心词的词嵌入。CBOW可以看作Skip-Gram反

心心喵·2023-07-19 21:08

15 大模型训练内存优化

先看GPU结构，我们常说显存的时候，说的一般就是Globalmemory训练的过程中，我们为了反向传播过程，必须将中间的结果（激活值）存储下来。在训练的过程中，那些会消耗内存呢？

黄昏贩卖机·2023-07-19 17:52

深度学习路线

opencourse/machinelearning.html神经网络深度学习在线教程共六章http://neuralnetworksanddeeplearning.com《神经网络设计》国外经典教程第十一章反向传播

OliverH-yishuihan·2023-07-19 07:26

【Matlab】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）

】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.文件结构3.Excel数据4.分块代码5.完整代码6.运行结果1.模型原理BP（Backpropagation）时间序列预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型

敲代码两年半的练习生·2023-07-19 07:08

【Matlab】BP回归（Excel可直接替换数据）

【Matlab】BP回归（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.文件结构3.Excel数据4.分块代码5.完整代码6.运行结果1.模型原理BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型

敲代码两年半的练习生·2023-07-19 07:06

机器学习基础知识

通过逐批次地输入到模型中进行前向传播和反向传播计算，优化网络参数。这种批量更新参数的方法可

Che_Che_·2023-07-18 14:23

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax函数2.3均方误差3神经网络优化算法（误差逆传播算法，BP）3.1前向传播3.2使用交叉熵代价函数（二分类交叉熵形式）反向传播

意念回复·2023-07-18 12:22

【模型剪枝】——开源项目总结

冗余元素从模型中修剪，它们的值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。

农夫山泉2号·2023-07-18 08:00

C语言：二叉树的遍历以及遇到的问题

二叉树存储方式：顺序存储和链式存储：关于二叉树常用性质：度、叶子节点的公式推导：1。N0=N2+12。N0=N2+13。

dfnsyyds·2023-07-18 08:55

【深度学习】日常笔记11

这使得在深度学习中能够方便地进行反向传播算法及参数优化。因

重剑DS·2023-07-18 07:50

【深度学习】日常笔记13

反向传播（backwardpropagation或back

重剑DS·2023-07-18 07:46

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

【Python】深度学习入门——基于Python的理论与实现（学习笔记）

目录一、感知机二、神经网络三、神经网络的学习四、误差反向传播法：五、与学习相关的技巧六、卷积神经网络一、感知机1.感知机是具有输入和输出的算法。给定一个输入后将输出一个既定的值。

最最菜的菜鸟·2023-07-17 22:49

(转载)BP 神经网络的数据分类(matlab实现)

1案例背景1.1BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输人层经隐含层逐层处理,直至输出层。

配电网和matlab·2023-07-17 22:35

numpy反向传播算法示例

numpy反向传播算法示例数据通过scikit-learn库提供的便捷工具生成2000个线性不可分的2分类数据集按着7:3比例切分训练集和测试集backpropagation.py#!

科技ing·2023-07-17 21:53

IP3和P1dB公式推导

OIP3和P1dB公式推导在文献和网上常常看到：三阶截点功率大约比1dB压缩点功率高10~13dBm。

.胡Sir.·2023-07-17 16:36

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