反向传播公式推导第22页

全象限bresenham algorithm python/c++实现及可视化

公式推导主要是第一象限斜率小于1的区域

GoodluckTian·2023-07-17 11:14

卡尔曼运动模型公式推导CTRV+CTRA

https://zhuanlan.zhihu.com/p/389589611卡尔曼运动模型公式推导CTRV+CTRA主要是EKF的CTRV、CTRA两个运动模型的公式推导，以及困扰我很久的Q矩阵推导，一直不明白为什么要用

GoodluckTian·2023-07-17 11:13

Tensorflow笔记 3.3 反向传播

概念反向传播训练模型参数，在所有参数上使用梯度下降，使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。

CCWUCMCTS·2023-07-17 04:34

高等数学——砍瓜切菜算积分的分部积分法

虽然这个内容非常重要，但是却并不难，推导也很简单，所以这篇文章几乎没有难度，也没什么公式推导。原理和推导分部积分法的原理非常简单，其实也是脱胎于导数公式的推导。我们之前介

TechFlow·2023-07-17 03:14

神经网络初识-以MINST数据集和CIFAR10数据集为例

文章目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2全连接神经网络2.1简介2.2梯度下降2.2反向传播2.3代码实现3卷积神经网络3.1简介3.2代码实现总结

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:25

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 5，Self Supervised Learning

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:21

[CS231n Assignment 3 #01] 简单RNN的图像字幕(Image Captioning with Vanilla RNNs)

文章目录作业介绍0.准备1.MicrosoftCOCO1.1可视化数据2.递归神经网络(RNN)2.1朴素RNN：单时间步的前向传播2.2单时间步的反向传播2.3整个时间序列的前向传播2.4整个时间序列上的反向传播

灵隐寺扫地僧·2023-07-17 00:20

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 1，RNN for Image Caption

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:20

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 4，GAN

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:20

刘二大人Pytorch课程笔记

反向传播反向传播本质上是按照输出层到输入层的顺序，求解并保存网络中的中间变量以及其他参数的导数（梯度）。

〆琦怪〆·2023-07-16 23:41

手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（中篇）

近期因俗事缠身，《通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理-逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解》的中下篇鸽了实在太久有些不好意思了。

马尔科夫司机·2023-07-16 19:20

手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（下篇）

本文承接上篇上篇在此和中篇中篇在此，继续就SeppHochreiter1997年的开山大作LongShort-termMemory中APPENDIXA.1和A.2所载的数学推导过程进行详细解读。希望可以帮助大家理解了这个推导过程，进而能顺利理解为什么那几个门的设置可以解决RNN里的梯度消失和梯度爆炸的问题。中篇介绍了各个权重的误差更新算法。本篇将继续说明梯度信息在LSTM的记忆单元中经过一定的时间

马尔科夫司机·2023-07-16 19:18

深度学习笔记之卷积神经网络(二)图像卷积操作与卷积神经网络

深度学习笔记之卷积神经网络——图像卷积操作与卷积神经网络引言回顾：图像卷积操作补充：卷积核不是卷积函数卷积神经网络卷积如何实现特征描述/提取卷积神经网络中的卷积核的反向传播过程场景构建与前馈计算卷积层关于卷积核的反向传播过程卷积层关于输入的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的基本思想以及图像卷积操作

静静的喝酒·2023-07-16 15:49

深度前馈网络(DNN)：理解、应用和Python示例

目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3

轩Scott·2023-07-16 14:04

Autograd：自动求导

它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的.让我们用一些简单的例子来看看吧。

yanglamei1962·2023-07-16 11:07

利用matlab求点到直线距离和垂足坐标(空间)

参考链接：三维空间：点到直线垂足坐标公式推导_垂足三维计算_仰望星空_LiDAR的博客-CSDN博客matlab代码：%P0O点%P1A点%P2B点P0=[360];P1=[000];P2=[1000]

isDataWork·2023-07-16 06:11

PCA主成分分析（PCA降维）

PCA主成分分析PCA任务介绍公式推导算法实现降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。

褪色的博客·2023-07-15 22:52

线性调频信号公式推导及matlab仿真

线性调频信号的数学表达式：其中，t是时间变量，单位为秒（s）；T为脉冲持续时间（周期）；K是线性调频率，单位是Hz/s；角度（单位为弧度）表达式：对时间取微分后的瞬时频率为：信号的带宽是Chrip信号的斜率和时间的乘积：带宽决定了能够达到的分辨率。Matlab代码如下：closeall;clc;clearall;%%%LFM：linearfrequencymodulation%%B=70e6;%带

陈思朦·2023-07-15 19:46

深度学习之反向传播

不会构建计算图）和grad（存放梯度loss对w的导，调用bacward之后grad也是个Tensor，每次引用结束要zero）backward会释放计算图，每一次运行神经网络时计算图可能是不同的，所以没进行一次反向传播就释放计算图

Yuerya.·2023-07-15 12:58

pytorch手动实现一个简单的线性回归

手动实现线性回归使用y=5x+20来构造数据准备数据计算预测值计算损失把参数的梯度置为0进行反向传播更新参数learning_rate=0.01#造数据x=torch.rand([50,1])"""x[

BRYTLEVSON·2023-07-15 12:54

机器学习 day27（反向传播）

导数函数在某点的导数为该点处的斜率，用height/width表示，可以看作当w增加ε，J(w,b)增加k倍的ε，则k为该点的导数反向传播tensorflow使用反向传播来自动计算神经网络模型中的导数

丿罗小黑·2023-07-15 08:01

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的在神经网络的训练过程中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是按照以下顺序完成的：前向传播（ForwardPropagation）：在前向传播阶段

BRYTLEVSON·2023-07-15 01:44

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）下面这个代码大家可以学习学习，这个代码难度最大的在于反向传播推导，博主推了很久，整个过程都是纯算法去实现的，除了几个激活函数，可以学习一下下面的代码

Mr Gao·2023-07-14 21:22

Pytorch转ONNX详解

【嵌牛鼻子】反向传播逆运算【嵌牛提问】Pytorch是如何转换到ONNX的？【嵌牛正文】之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（githubaccount:drcut），主要目标是

d5cc63d9e177·2023-07-14 20:08

人工智能-神经网络

目录1神经元2MP模型3激活函数3.1激活函数3.2激活函数作用3.3激活函数有多种4、神经网络模型5、神经网络应用6、存在的问题及解决方案6.1存在问题6.2解决方案-反向传播1神经元神经元是主要由树突

爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

人工智能-反向传播

前面阐述过，在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别，利用梯度下降去更新参数计算复杂，算力不足，因此需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是辛顿提出的反向传播（简称BP），BP在调整参数时候

爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

简要介绍 | 两阶段点云目标检测：理论与实践

我们将深入了解两阶段目标检测的背景，详述其原理和公式推导，研究其现状，挑战以及未来展望。此外，我们还会包含一个Python代码示例，以帮助读者更好地理解两阶段点云目标检测。1背景介绍目标检测是计

R.X. NLOS·2023-07-14 16:09

计算机视觉:卷积核的参数可以通过反向传播学习到吗？

本文重点在深度学习中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种常用的神经网络结构，其中卷积核是CNN的核心组件之一。卷积核是一个小矩阵，用于对输入数据进行卷积操作。卷积操作可以提取输入数据的特征，通过不同的卷积核可以提取不同的特征。在前面课程中我们通过[1-1]卷积核完成图像边缘特征的检测，从而证明了卷积核的特征提取能力，但我们需要思考一个问题，卷积核中

幻风_huanfeng·2023-07-14 16:06

loss.backward

然后将损失值相加进行反向传播。其中分割损失采用了深监督，需要计算五次。之前的代码采用的append将所有损失放在一个列表中，通过s

翰墨大人·2023-07-14 14:48

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

简单来说，深度学习就是通过计算梯度、反向传播来不断改善网络内的参数，以此使得网络模型更加贴合目标数据。而梯度和loss值是分不开的，选择好合适的loss计算方法也是有助于训练好优秀的网络模型的。

折途·2023-07-14 09:08

Blender着色器节点教程 —— Fresnel

我们先来了解一下什么是菲涅尔反射，菲涅尔反射是由菲涅尔公式推导出的光的反射规律。菲涅耳公式（或菲涅耳方程），由奥古斯丁·让·菲涅耳导出。用来描述光在不同折射率的介质之间的行为。

猫游工作室·2023-07-14 02:14

l.sum().backward()梯度反向传播时为何要加.sum()函数

.sum()函数主要有两个作用，一个是用来求和，一个是用来降维。而在这里是用到了降维的作用。Pytorch进行梯度的计算，只能对标量进行梯度计算，例如y=x2+x+1y=x^2+x+1y=x2+x+1这是一个标量，是能够进行梯度计算的，而例如y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]y=[x_1,x_2]^2+[x_1,x_2]+[1,1]y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]这是

樱木之·2023-06-24 04:26

卡尔曼滤波器详解 + 公式推导 + 手动实现 + cv2 实现

一、基础概念卡尔曼滤波（Kalmanfilter）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。卡尔曼滤波适用于线性高斯系统，即该系统必须是线性的，而且噪声服从正态分布。更详细一些，噪声通常被建模为一个均值为

SP FA·2023-06-23 19:05

【机器学习】机器学习的基本概念

目录机器学习定义机器学习过程假设关系训练数据损失函数（正向传播）优化（反向传播）激活函数函数和向量化训练深度学习机器学习定义机器学习总的来说就是寻找一种适合的映射关系f，帮助我们将某些输入信息按照我们的需求转化输出为另外一种信号

KKK3号·2023-06-23 14:36

解决使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播, 损失函数不下降

在使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播,损失函数不下降问题：在使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播代码：fromtensorflow.keras.lossesimportcategorical_crossentropydeftrain_generator

俯仰天地·2023-06-23 06:31

【期末总复习】机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟

【第一章】机器学习预备知识1、了解机器学习的发展简史2、复述出训练集、验证集和测试集的作用训练集（Trainingset）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(CrossValidationset)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确

hellenionia·2023-06-23 06:58

神经网络梯度消失

梯度爆炸梯度爆炸原理跟梯度消失一样，反向传播时，导数大于1，导致梯度增加。

zhangt766·2023-06-22 12:36

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

1、BP神经网络的MATLAB训练Gradient是什么意思？Performance是什么意思？，大神能解释一下吗？谢谢了Gradient是梯度的意思，BP神经网络训练的时候涉及到梯度下降法，表示为梯度下降的程度与训练过程迭代次数（步长）的关系。Performance是神经网络传递误差大小的意思，表示为均方差与训练过程迭代次数（步长）的关系。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、什么是梯度消失?如何加快

wenangou·2023-06-22 12:05

用计算图理解和计算BP神经网络的梯度

本文所讲的也是计算图的一个应用场景：计算神经网络的梯度，包括计算激活函数和典型神经结构（也叫卷积核）的梯度：1、用计算图分解和解决激活函数的导数的计算2、用计算图分解和解决神经网络在反向传播路径上梯度的计算

科技与文明·2023-06-22 11:33

神经网络：梯度计算

反向传播：梯度计算是反向传播算法的基础，通过将

Make_magic·2023-06-22 11:30

QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs大模型论文讲解

如何利用量化较少训练内存，学习永无止境，紧随其后；QLORA首次提出了量化4bit而没有任何性能的损失，作者提出了一种新的高精度技术来量化预训练模型参数到4bit，并且添加了一个小的可学习的低秩适配权重，他的参数更新通过反向传播梯度量化的权重

chenmingwei000·2023-06-22 11:02

【机器学习基础】XGBoost公式推导

XGBoost是Boosting算法的一种，Boosting算法的核心思想就是将许多基模型加在一起，形成一个强分类器。XGBoost就是将许多的CART树结合在一起，对于那些一颗树无法很好拟合的数据用多颗CART树不断地去逼近。本文从Boosting方法-->BDT(提升树)-->GBDT(梯度提升树)-->XGBoost的脉络来描述XGBoost.一BoostingBoosting方法是一种用来

Tuzi_bo·2023-06-22 08:11

深度学习一点通：如何设置batch size？

批量大小是在训练过程中一次前向传播和反向传播处理的样本数量。在选择Transformer模型的批量大小时，以下是一些要考虑的因素：内存限制：由于自注意机制，Transformer通常需要大量的内存。

robot_learner·2023-06-22 07:40

Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网络

本系列第一篇和第二篇都是以一个神经元为基本单位用Python实现功能并对前向计算和误差反向传播做实验分析。

wangyao_bupt·2023-06-22 07:42

神经网络：初始化

在神经网络中，每个参数都会参与前向传播和反向传播的计算过程。如果参数的初始值过小或过大，就有可能导致梯度在

Make_magic·2023-06-22 07:12

深入解析神经网络（Neural Networks）工作原理

目录1.神经网络的基本组成部分2.神经元和激活函数3.前向传播4.反向传播5.神经网络的层次结构6.神经网络的应用7.使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络神经网络（NeuralNetworks

旧言.·2023-06-22 06:14

CS229之神经网络

神经网络关键是1.训练样本数据前向步进，求误差2.误差的反向传播，更新参数1.前向步进使用一个有2个输入神经元、2个隐藏的神经元和2个输出神经元的神经网络。

__cbf0·2023-06-21 18:40

【深度学习】小白学深度学习：参数优化与优化器原理

梯度反向传播：用于计算每个参数对损失函数的贡献程度。深度学习需要多次尝试在实际应用中，深度学习的优化过程是一个反复迭代的过程，需要不断地调整超参数和算法以达到最优的效果。

风度78·2023-06-21 16:55

pytorch 前向传播与反向传播代码+ fp16

optim.zero_grad():将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果

junjian Li·2023-06-21 14:08

inverting grad和deep grad

它通过将网络的梯度反向传播到输入图像上，来可视化图像中对于特定类别预测最具影响力的区域。通过可视化梯度信息，可以识别网络在分类决策中关注的图像区域，从而帮助分析和解释网

不当菜鸡的程序媛·2023-06-21 09:02

推荐频道

反向传播公式推导