反向传播公式推导第24页

RNN

在反向传播中除了更新权值，还要更新输入参数。通常情况下词向量是通用的，不用专门训

the animal·2023-06-13 21:05

反向传播与随机梯度下降

反向传播实际上就是在传播损失函数对各个网络层的梯度。每层的传入实际是之前各层根据链式法则梯度相乘的结果。

zhengudaoer·2023-06-13 19:56

反向传播时sigmoid函数的梯度计算实现

sigmoid类实现如下：importmathclasssigmoid:defforward(self,input):self.out=1/(1+math.exp(-input))returnself.outdefbackward(self,doutput):self.grad=doutput*(1-self.out)*self.out#sigmoid函数的导数为y*(1-y)。y就是本层正向传播

zhengudaoer·2023-06-13 19:56

python&深度学习 -- 训练的数据集中出现NaN值应该怎么办？Filling gaps in a numpy array

特别是存在缺测值的情况，如果在深度学习中使用NaN值训练模型通常会导致以下问题：梯度无法计算：在深度学习中，我们使用反向传播算法计算梯度（模型参数相对于损失函数的导数），以便用梯度下降等优化算法来更新模型参数

简朴-ocean·2023-06-13 16:14

【ISP】光的能量与颜色（1）

2.光子能量公式推导E=hv，（这个是电磁波能量的假设，假设和频率成正比，h是测定值）。E=pc，=>hv=pc；（强调E=MC平方为爱因斯坦的能量公式）。p=hv/c=h/λ。

mjiansun·2023-06-13 14:18

PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解

.前言1.传统机器学习与人工智能2.人工神经网络基础2.1人工神经网络组成2.2神经网络的训练3.前向传播3.1计算隐藏层值3.2执行非线性激活3.3计算输出层值3.4计算损失值3.5实现前向传播4.反向传播

盼小辉丶·2023-06-13 09:50

被冻结的层在训练过程中参与正向反向传递，只是这一层的梯度不再更新。||底层逻辑

被冻结的层可以前向传播,也可以反向传播,只是自己这一层的参数不更新,其他未冻结层的参数正常更新。在微调期间，只有被激活的层的梯度会被计算和更新，而被冻结的层的梯度则会保持不变。

思考实践·2023-06-13 05:00

机器学习-11 BP神经网络

BP神经网络神经网络介绍前馈神经网络BP神经网络BP神经网络的核心思想误差反向传播算法BP网络结构反馈神经网络自组织神经网络神经网络相关概念激活函数Sigmoid函数tanh双曲正切函数ReLU函数LeakyRuLU

so.far_away·2023-06-13 04:12

【ChatGPT】人工智能发展的背后厉害：跌宕起伏的近百年

文章目录前言一、麦卡洛克-皮特斯神经元二、赫布式学习三、感知机四、反向传播算法五、卷积神经网络六、递归神经网络七、通用计算GPU芯片八.生成式神经网络与大型语言模型总结前言今天，ChatGPT等大型语言预训练神经网络模型已经成为广为人知的名字

徐浪老师·2023-06-13 03:34

反向传播代码和BP算法--jupyter notebook

#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[2]:#%matplotlib具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，或者生成一个figure画布的时候，#可以直接在你的pythonconsole里面生成图像。#In[2]:from__future__importdivision,print_functionimportn

我爱charming你·2023-06-13 01:34

深度学习笔记(续)——数值稳定性、模型初始化与激活函数

：没有激活函数参与，输入输出分布的变化情况Xavier\text{Xavier}Xavier方法存在激活函数的情况假设激活函数是线性函数激活函数的底层逻辑总结引言继续上一节介绍激活函数在神经网络前馈/反向传播中的作用

静静的喝酒·2023-06-12 19:34

深度学习笔记之卷积神经网络(三)卷积示例与池化操作

卷积示例与池化操作引言卷积神经网络：卷积层卷积层的计算过程池化层描述池化层的作用——降低模型复杂度，防止过拟合池化层执行过程池化层代码示例池化层的作用——平移不变性卷积加池化作为一种无限强的先验池化层的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的另一特点

静静的喝酒·2023-06-12 19:33

【神经网络chapter2】理论基础

反向传播（backpropagation）带权输入第l层第j个神经元的错误量（误差）BP4的结果是从低激活量神经元输出的权重会学习缓慢（目前还不知道解决办法）激活函数感知机==》sigmoid==》ReLU1

小透明苞谷·2023-06-12 10:12

【深度学习】第一门课神经网络和深度学习 Week 2 神经网络基础

在神经网络的计算中，还会有前向暂停、前向传播、反向暂停和反向传播等步骤，本周会对它们进行详细的介绍。本周课程中会使用逻辑回归这个算法来帮助大家理解这些概念。

令夏二十三·2023-06-12 09:37

权重初始化方法

常用的初始化方法：全0初始化、随机初始化全0初始化在线性回归、逻辑回归这类简单模型中全0初始化一般是work的；但在深度模型中全0初始化会导致每层的参数都一样，反向传播梯度也一样，没有意义。

卖女孩的潇火柴·2023-06-12 08:11

通过等截面直肋的导热方程的曲线

一、公式推导二、曲线图红色线是根据第五版传热学P54中例题2-6的参数进行曲线的描绘三、肋效率曲线图绿色线是根据第五版传热学P54中例题2-6的参数进行曲线的描绘

Phl_zovnf·2023-06-12 05:03

计算机视觉算法工程师常见面试题1

www.zhihu.com/column/c_1170719557072326656一、什么是反卷积反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播是左乘

加油11dd23·2023-06-12 05:00

清华青年AI自强作业hw3_2：前向传播和反向传播实战

清华青年AI自强作业hw3_2：前向传播和反向传播实战实现过程各层参数维度分析拟合结果相关链接一起学AI系列博客：目录索引前向传播和反向传播的公式理解化用于作业hw3_2中：：用NN网络拟合小姐姐喜好分类完成前向传播

来知晓·2023-06-12 04:11

FMCW系统性能参数之测量精度公式推导

编辑|调皮哥的小助理审核|调皮哥本文首发于公众号【调皮连续波】，内容若不全或乱码，请前往公众号阅读。保持关注调皮哥，和1.5W雷达er一起学习雷达技术！【正文】连续多篇文章都在说FMCW雷达系统性能参数这个事儿，如：（1）从奈奎斯特采样定理推导FMCW雷达系统性能参数（2）从FMCW毫米波雷达系统的性能参数理解4D成像毫米波雷达的设计思路（3）雷达入门|FMCW毫米波雷达系统的性能参数分析因为目标

调皮连续波（rsp_tiaopige）·2023-06-12 01:53

循序渐进，搞懂什么是动态规划

本文的内容尽量避免了各种复杂的公式推导过程，重在理解动态规划的思想和方法。如果要精通动态规划，需要多结合

小斌哥ge·2023-06-11 19:19

PyTorch-优化器以及网络模型的修改

目的：优化器可以将神经网络中的参数根据损失函数和反向传播来进行优化，以得到最佳的参数值，让模型预测的更准确。

MyDreamingCode·2023-06-11 10:20

用数据讲故事：十大统计学/机器学习魔法指数

本文主要基于数据分析工作中的实际应用场景，分享一些魔法统计学/机器学习指数，对一些基础指数、原理及公式推导不过多阐述。本文为该系列第三篇文章。

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-06-11 06:26

基于BP神经网络对MNIST数据集检测识别（Pytorch，Tensorflow版本）

BP神经网络对MNIST数据集检测识别1．作者介绍2．基于BP神经网络对MNIST数据集检测识别2.1BP神经网络介绍2.2神经元模型2.3激活函数2.4BP神经网络基础架构2.5BP神经网络正向传播反向传播

ZHW_AI课题组·2023-06-11 03:30

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（上篇）

奈何这篇文章写的实在是太劝退，整篇论文就2张图，网上很多介绍LSTM的文章都对这个模型反向传播的部分避重就轻，更少见（反正我没找到）有人解析APPENDIXA.1和A.2所写的详细推导过程。

马尔科夫司机·2023-06-11 01:58

NeRF开山之作一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导（二）

接上文NeRF开山之石：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis论文解读与公式推导（一）_LeapMay的博客-CSDN

LeapMay·2023-06-10 22:38

线性调频Z变换 CZT

文章目录【1.原理】1.1公式推导1.2zkz_kzk所在的路径1.3CZT的特点【2.CZT的实现步骤】2.1线性卷积2.2循环卷积【3.CZT的应用】3.1通过CZT变换求DFT3.2对信号的频谱进行细化分析

MR_Promethus·2023-06-10 12:23

[Python 人工智能预测] 基于TensorFlow的神经网络模版

摘要本文总结了神经网络预测的代码实现模版,包括数据定义部分、前向传播定义部分、反向传播定义部分、运算部分.这里没有使用真实的数据集,可实现简单的回归预测,也可以进行简单的二分类预测.如有讲解不当或不明的地方

toxin_·2023-06-10 10:21

Python手写数字识别

训练神经网络通常使用反向传播算法，该算法用于计算网络中每个权重和偏移量的梯度，并用梯度下降算法调整这些参数以最小化损

浩茫·2023-06-10 10:48

列举四种神经网络激活函数的函数公式、函数图及优缺点和适用场景

虽然这个函数非常简单，但是它很少被使用，因为它在不同数据之间造成了不连续的跳跃，这会导致反向传播算法出现不可导的情况。

Pseudo-love453·2023-06-10 09:26

PINN学习与实验之拟合sin(x)

答：用于约束MLP反向传播梯度下降求解时的解空间。所以PINN只需要更少的数据就能完成任务。拟合sin(x)时的边界条件。1.2.参照上面的数学式子。PINN最容易入手的就是根据各种边界条件设计出

谦虚且进步·2023-06-10 05:40

深度学习(神经网络)

文章目录神经网络历史形式神经元模型（M-P模型）感知器多层感知器误差反向传播算法误差函数和激活函数误差函数二次代价函数交叉熵代价函数激活函数sigmoid函数RELU函数似然函数softmax函数随机梯度下降法批量学习方法在线学习小批量梯度下降法学习率自适应调整学习率

Elsa的迷弟·2023-06-09 18:39

深度学习神经网络基础知识(三)前向传播，反向传播和计算图

专栏：神经网络复现目录深度学习神经网络基础知识(三)本文讲述神经网络基础知识，具体细节讲述前向传播，反向传播和计算图，同时讲解神经网络优化方法：权重衰减，Dropout等方法，最后进行Kaggle实战，

青云遮夜雨·2023-06-09 10:00

陈丹琦团队新作：单卡A100可训300亿参数模型啦！

然而，这些庞大模型的参数量常常达到数十亿甚至上百亿的级别，训练这样规模的模型需要消耗大量的内存，并且传统的反向传播方法在优化过程中表现缓慢。本文的作者们的提出了MeZO这种内存高效的零阶优化器。

夕小瑶·2023-06-09 07:30

西瓜书+南瓜书第三章线性回归笔记与理解

在此首先附上南瓜书作者的讲解视频链接：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili一、一元线性回归线性回归试图学得，使得.如何确定w和b呢？

星☆空·2023-06-09 06:05

BP推导，普通版加矩阵版

BP推导，普通版加矩阵版普通版前向传播过程反向传播过程矩阵版前向传播用来计算整个卷积过程的输出值以及相应的误差值。反向传播则是想把误差值平摊至每个参数上，使得最终的输出值越来越逼近标签值。

我想静静，·2023-06-09 04:29

SLAM公式引出、推导和理解 1-1

公式推导及由来0数学表达式1位姿表达—运动方程1.1基础知识1.2旋转矩阵1.3变换矩阵1.4旋转向量1.5欧拉角1.6四元数0数学表达式由于相机是在某些时刻采集数据的，所以我们只关心这一段时间机器人的位置和所处地图

雨后的放线君·2023-06-09 01:48

实验10 人工神经网络(1)

1.实验目的①理解并掌握误差反向传播算法；②能够使用单层和多层神经网络，完成多分类任务；③了解常用的激活函数。

YoLo-8·2023-06-08 23:16

PyTorch-Loss Function and BP

目录1.LossFunction1.1L1Loss1.2MSELoss1.3CrossEntropyLoss2.交叉熵与神经网络模型的结合2.1反向传播1.LossFunction目的：a.计算预测值与真实值之间的差距

MyDreamingCode·2023-06-08 22:20

深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)

文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器（MLP）神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例

liaomin416100569·2023-06-08 19:50

人工智能-实验四

二.实验原理1.深度学习概述深度学习源于人工神经网络，本质是构建多层隐藏层的人工神经网络，通过卷积，池化，误差反向传播等手段，进行特征学习，提高分类或预测的准确性。

A橙_·2023-06-08 18:13

【论文阅读公式推导1】连续体机器人的哈密尔顿动力学推导

推导了一下论文哈密尔顿原理的表达，原论文的计算公式是对的，记录一下。GravagneIA,RahnCD,WalkerID.Goodvibrations:avibrationdampingsetpointcontrollerforcontinuumrobots[C]//Proceedings2001ICRA.IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutoma

小林up·2023-06-08 15:27

详解如何使用Pytorch进行多卡训练

数据并行“数据并行”是一种常见的使用多卡训练的方法，它将完整的数据集拆分成多份，每个GPU负责处理其中一份，在完成前向传播和反向传播后，把所有GPU的误差

·2023-06-08 14:43

面经----深度学习

梯度消失梯度消失是指在深层神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐减小，最终变得非常接近于零，导致前面的隐藏层学习缓慢甚至停止更新，从而影响整个网络的性能。

stay or leave·2023-06-08 13:34

BP神经网络的全过程简单实现（MATLAB实现，不调用已有的库，自己实现正向传播、反向传播等操作过程）

BP神经网络该神经网络实现采用三层网络结构，结构如下图所示：输入层节点数为1，隐藏层节点数为4，输出层节点数为1在神经网络实现过程中，核心部分是正向传播和反向传播的实现。

学机械的程序员·2023-06-08 11:25

006+limou+C语言“堆的实现”与“树的相关概念”

（这里面有的公式推导过程转化到csdn比较麻烦，所以有的时候可能在公式推导的过程中，会显示出奇怪的结果……若是有，则留在评论区，我会及时进行更正）1

limou3434·2023-06-08 05:39

AI模型是程序吗

这些神经网络通过反向传播算法和优化算法来调整模型的参数，以使其能够对输入数据进行预测或分类。AI模型的训练过程涉及大量的数据和计算资源。

平沙落雁子·2023-06-08 01:30

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

1.2神经元和激活函数1.3前向传播和反向传播1.4损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧

旧言.·2023-06-08 01:53

神经网络epoch、batch、batch size、step与iteration的具体含义介绍

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。 batch：一般翻译为“批次”，表示

疯狂学习GIS·2023-06-07 23:03

Pytorch入门（二）神经网络的搭建

文章目录一、神经网络基本骨架二、认识卷积操作三、认识最大池化操作四、非线性激活五、线性层及其它层介绍六、简单的神经网络搭建七、简单的认识神经网络中的数值计算八、损失函数与反向传播的应用一、神经网络基本骨架

酷尔。·2023-06-07 18:58

Pytorch深度学习之神经网络入门详解

summarywriter3.torchvision中的transforms4.DataLoader5.神经网络-卷积层Conv2d6.最大池化层7.非线性激活函数Relu9.线性层10.损失函数11.反向传播和优化器

山河亦问安·2023-06-07 09:56

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