反向传播公式推导第25页

介绍如何使用反向传播的 CNN 接受场计算以及代码讲解

在上一篇文章中，我们学习了如何对任意大小的图像进行分类并可视化网络的响应图。图1：“骆驼”类激活的边界框。在图1中，请注意骆驼的头部几乎没有突出显示，响应贴图包含大量沙子纹理。边界框也明显关闭。有些事情是不对的。我们使用的ResNet18网络非常准确，实际上它对图像进行了正确分类。查看边界框，您可能会认为我们很幸运，即使网络没有从图像中选择最佳信息，分类也是正确的。

TD程序员·2023-06-07 02:00

如何用简单方法推导正弦函数的和角公式： sin(α+β)=sinαcosβ+cosαsinβ ？

详细解析如下分析：要判断第一组函数是否是正交函数，要用到三角函数的二倍角公式：显然这个二倍角公式是由和角公式推导出来的。教材上推导正弦函数的和角公式是用单位圆推导，这种方式难以理解。

zhangjin1120·2023-06-06 23:54

深度学习：神经网络的前向传播过程

CSDN@weixin_43975035哲学与爱情是我永远都搞不懂的两件事情注：以三层神经网络为例说明神经网络的前向传播过程激活函数采用ReLUReLUReLU函数www值和值由反向传播过程确定，此处可忽略

龙箬·2023-04-21 19:06

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

softmax激活函数:,（x属于分类j的概率）用在多分类问题，输出的结果为和为1的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一：定义输入数据，这里使用了python语言和numpy包维度[1,5]这里用最简单的线性模型：二：随机生成五行三列的权重值维度[5,3]三：定义softmax函数并调用算出3个概率值：3个分类

幕歌丶·2023-04-21 19:02

Epoch, Batch, Iteration 区别

CSDN@weixin_43975035多数人因看见而相信，但少数人因相信而看见Epoch:所有训练样本训练一次过程（所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）Batch:将整个训练样本分成若干个

龙箬·2023-04-21 19:57

【AIGC】Stable Diffusion原理快速上手，模型结构、关键组件、训练预测方式

也会尽量精简语言，无公式推导，旨在理解思想。让有机器学习基础的朋友，可以快速了解SD模型的重要部分。如有理解错误，请不吝指正。大纲关键概念模型结构及关键组件训练和预测

Zing22·2023-04-21 05:23

神经网络之反向传播算法（自适应矩估计算法Adam变形形式之Adamax、Nadam）

文章目录自适应矩估计算法（Adam）的两种变形形式1、Adamax算法原理2、Nadam算法原理3、算法实现3.1Adamax训练过程3.2Adamax测试过程及结果3.3Nadam训练过程3.4Nadam测试过程及结果4、参考源码及数据集自适应矩估计算法（Adam）的两种变形形式自适应矩估计算法的基础上还进一步提出了两种变形，一种变形的英文名称为Adamax，另一种变形的英文名称为Nadam。自

七层楼的疯子·2023-04-21 05:29

手撕深度学习中的损失函数（上）

宁远x·2023-04-21 04:51

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能 AI项目前向概率计算笔记

目录前向概率模型基础参数公式推导代码实现前向概率给定隐马尔可夫模型λ\lambdaλ，定义到时刻ttt部分观测序列为o1,o2,⋯ ,oto_1,o_2,\cdots,o_to1,o2,⋯,ot且状态为

鹏晓星·2023-04-20 20:58

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧。

在网络训练过程中，模型通过样本数据给出预测值，计算代价函数并通过反向传播来调整参数。重复上述过程，使得模型

·2023-04-20 15:34

【晨间日记】 2020年8月13日

昨天早上窝在书房里研读物理，起初学习的章节碰到的那些晦涩难懂的概念、复杂困难的公式推导让我大脑里像在打死结，哈欠连连、

语瞳SAMA·2023-04-20 03:53

用欧拉公式推导三角函数所有公式包括倍角公式-半角公式-和差化积-积化和差...

主要思路:从欧拉公式推证得四条积化和差公式,得到了三角函数中加减乘除的转换基础,之后的证明就非常简单了.1我们首先从欧拉公式推出sinx和cosx2再推出积化和差的四个基本公式积化和差的具体推导只是一个非技巧性的推证3有了积化和差,倍角公式就轻而易举地推得4基于积化和差推,导出和差化积公式5基于积化和差公式,推出差角公式6基于积化和差公式,推出降角/降幂公式7基于降角降幂公式,推出tanx相关的倍

weixin_30730151·2023-04-19 21:27

积化和差公式推导

积化和差公式是初等数学三角函数部分的一组恒等式，积化和差公式将两个三角函数值的积化为另两个三角函数值的和的常数倍，达到降次的作用。基本上记不住这好几个哥们,不过幸运的是,利用诱导公式可以一式生万式子,记住一个就好了式子1:sin⁡α∗cos⁡β=12∗(sin⁡(α+β)+sin(α−β))式子1:\sin\alpha*\cos\beta={1\over2}*(\sin(\alpha+\beta)

minato_yukina·2023-04-19 21:53

刘二大人《Pytorch深度学习实践》第八讲加载数据集

Batch-Size、IterationsDataset、DataLoader课上代码torchvision中数据集的加载Epoch、Batch-Size、Iterations1、所有的训练集进行了一次前向和反向传播

根本学不会的Kkkkk·2023-04-19 20:25

传统机器学习(二)逻辑回归算法(二)

传统机器学习(二)逻辑回归算法(二)之前在传统机器学习(二)逻辑回归算法(一)中介绍了逻辑回归的原理、公式推导、手动python实现及sklearn工具包的使用详解等内容。

undo_try·2023-04-19 19:06

卷积bp神经网络算法详解,卷积神经网络实例讲解

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法。

「已注销」·2023-04-19 18:37

AI：简易的自动求微分算法

文章目录一、自动求微分1.1变量1.2函数1.3数值微分求法1.4反向传播算法1.5实现自动反向传播1.6使用循环方式代替递归方式完成自动反向传播1.7简化调用函数的方式1.8省略编写`y.grad=np.array

算法技术博客·2023-04-19 18:34

CBOW模型正向传播、矩阵乘积层实现

下面是推反向传播的数学式：用代码表述MatMul层：params中保存要学习的参数，梯度保存在grads中。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、基于误差反向传播算法求梯度的手写数字识别

算法技术博客·2023-04-19 18:29

使用反向传播算法计算参数的梯度并用python实现加法和乘法节点的反向传播

使用反向传播算法计算参数的梯度并用python实现加法和乘法节点的反向传播一、whatis反向传播二、乘法节点的反向传播三、加法节点的反向传播四、加法层和乘法层混合应用一、whatis反向传播误差反向传播法是一种高效计算权重参数的梯度的方法

算法技术博客·2023-04-19 18:28

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid、Affine、Softmax-with-Loss层

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss

算法技术博客·2023-04-19 18:28

pytorch中使用torchviz可视化某网络或loss函数计算图后，计算图节点的理解

这些名称是PyTorch为了跟踪反向传播的操作而

~LONG~·2023-04-19 08:25

梯度的看法

梯度爆炸会使得学习不稳定，参数变化太大导致无法获取最优参数根本原因求解损失函数对参数的偏导数时，在反向传播，梯度的连续乘法（x中间值可能特别大或特别小，激活函数导数可能特别大、已经更新过的参数w也可能特别大或特别小

湖魂·2023-04-19 03:26

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

神经网络一般是通过BP算法（ErrorBackPropagation）求解的，即通过前向传播求出loss值，再通过反向传播去优化权重参数W值。前向传播完成之后，需要经过反向传播去优化W参数。

楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

神经网络基础概念—入门教程，并给出一个简单的实例

神经网络的基本结构构建神经网络神经网络的训练前向传播反向传播激活函数总结实例神经网络基础概念入门教程神经网络是什么？神经网络是一类由多个简单的神经元单元组成的结构，用于学习输入和输出之间的映射关系。

百年孤独百年·2023-04-19 01:02

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术

百年孤独百年·2023-04-19 01:30

【一起啃书】西瓜书（一）

一起啃书】机器学习西瓜书白话解读来认真读西瓜书，以下是对视频中的重点记录，以及课后自己看书得到的感悟和记录视频学习笔记学习资源：b站李沐老师的论文精读《西瓜书》《南瓜书》《机器学习实战》《深度学习入门》公式推导

反科研pua所所长·2023-04-18 17:14

【NAS工具箱】Pytorch中的Buffer&Parameter

Parameter：模型中的一种可以被反向传播更新的参数。第一种：直接通过成员变量nn.Parameter()进行创建，会自动注册到parameter中。

pprpp·2023-04-18 11:33

FPGA中亚稳态、异步信号处理、建立和保持时间违例及题目合集

文章目录一、亚稳态1.1降低亚稳态方法二、异步信号处理的方式三、建立和保持时间公式推导3.1建立时间3.1建立时间违例解决方法3.2保持时间违例解决方法四、题目一、亚稳态亚稳态：输入信号的变化发生在时钟有效沿的建立时间和保持时间之间

Fighting_XH·2023-04-18 07:41

动手学深度学习第4.8章某公式推导

这个公式是在计算神经网络中某个隐藏层神经元的输出oio_ioi的期望值E[oi]E[o_i]E[oi]和方差Var[oi]\mathrm{Var}[o_i]Var[oi]。为了简化讨论，我们假设前一层神经元的输出xjx_jxj和权重wijw_{ij}wij之间是独立的，并且它们的期望值为零，即E[xj]=0E[x_j]=0E[xj]=0和E[wij]=0E[w_{ij}]=0E[wij]=0。同时

我想要身体健康·2023-04-18 05:32

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（六）：后端优化

代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（三）：IMU预积分公式推导从零学习

slender-·2023-04-17 20:45

PL-VINS线特征处理部分源码阅读

公式推导参考：SLAM中线特征的参数化和求导1linefeature_trackerlinefeature_tr

slender-·2023-04-17 20:35

深层神经网络的正向传播与反向传播，深层神经网络优于浅层神经网络程度原因，超参数与参数

正向传播表达式：反向传播表达式：参数维度：单例中正向传播和反向传播中的参数维度分别是：多例中正向传播和反向传播中的参数维度分别是：深层神经网络优于浅层神经网络程度原因：1.如果隐藏层足够多，那么能够提取的特征就越丰富

泽野千里wmh·2023-04-17 18:04

浅层神经网络，以向量的形式表示神经网络的正向输出，激活函数比较，神经函数的反向传播，权重随机初始化

单个样本的浅层神经网络正向传播矩阵运算过程：输入层到隐藏层的正向传播计算公式：从隐藏层到输出层的正向传播计算公式为：其中a[1]为：将上述表达式转换成正向传播矩阵运算的形式：对于m个训练样本，我们也可以使用矩阵相乘的形式:其中，Z[1]的维度是（4,m），4是隐藏层神经元的个数；A[1]的维度与Z[1]相同；Z[2]和A[2]的维度均为（1,m）。对上面这四个矩阵来说，均可以这样来理解：行表示神经

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

【Pytorch】AutoGrad个人理解

前提知识：[Pytorch]前向传播和反向传播示例_友人小A的博客-CSDN博客目录简介叶子节点TensorAutoGradFunctions简介torch.autograd是PyTorch的自动微分引擎

友人小A·2023-04-17 17:26

Pytorch搭建神经网络的小案例

torch.FloatTensor()的简称，创建的为float32位的数据类型；torch.LongTensor是64位整型optimizer.zero_grad()清空过往梯度loss.backward()：反向传播

Chen的博客·2023-04-17 17:04

【剑指offer】常用的数据增强的方法

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数反向传播1*1卷积的作用文章目录系列文章目录常用的数据增强的方法示例代码常用的数据增强的方法数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换来生成更多的训练数据

.别拖至春天.·2023-04-17 16:23

【剑指offer】反向传播

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播

.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

TensorFlow（6）- 神经网络优化算法

1、引言今天要介绍的是如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法(gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。

Jesse_jia·2023-04-17 16:31

机器学习——神经网络基础

文章目录1神经网络介绍2FNN3激活函数4训练神经网络—反向传播方法1神经网络介绍定义人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks），简称神经网络人脑神经系统启发、早期神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型机器学习领域的神经网络

SKYWALKERS_2397·2023-04-17 14:41

曲线平滑算法：三次Hermite曲线生成

这里先对Hermite曲线进行数学公式推导，然后讲述如何绘制Hermite曲线。

shifenglv·2023-04-17 10:27

傅立叶变换理解

从这么多年的专业课程学习中，从始至终都是离不开一个理论——傅里叶变换，可以说此公式贯穿了整个信号处理的所有方面，这点实在是令人吃惊，一个公式就支撑起了一整个大学科，其中必有其深刻的哲学意义，本文不讨论具体的公式推导

左馍·2023-04-17 09:59

pytorch安装完后import不了_pytorch第一弹

标签：pytorch深度学习本系列需要有基本的python编程能力以及对深度学习有皮毛的了解，比如知道什么是前向传播，反向传播，什么是卷积池化等。

weixin_39823017·2023-04-17 09:19

CS224N学习笔记（六）—— 句法分析

写在前面的话：CS224N的第四课和第五课分别是word窗口分类、神经网络和反向传播的知识，但是第四课前半部分内容其实蛮乱的，我个人准备后面在这部分的更新换成对传统的一些机器算法在NLP上的应用上的学习

DataArk·2023-04-17 04:52

【PyTorch】第三节：反向传播算法

介绍反向传播算法是训练神经网络的最常用且最有效的算法。本实验将阐述反向传播算法的基本原理，并用PyTorch框架快速的实现该算法。

让机器理解语言か·2023-04-17 01:38

整层水汽通量和整层水汽通量散度计算及python绘图

整层水汽通量和整层水汽通量散度计算及python绘图一、公式推导1、整层水汽通量：（1）单层水汽通量：在P坐标下，单层水汽通量=q·v/gq的单位为kg/kg，v的单位为m/s。

wdbhysszjswn·2023-04-16 13:13

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

我们将使用NumPy库来处理矩阵运算，并将逐步解释神经网络的各个组成部分，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播和梯度下降。

SYBH.·2023-04-16 05:37

拟牛顿法公式推导以及python代码实现（二）-BFGS家族

目录BFGS1.1BFGS公式推导1.2python实现L-BFGS1.1L-BFGS的完整推导1.BFGS1.1BFGS公式推导BFGS是可以认为是由DFP算法推导出来的，上篇文章有详细的推导：（拟牛顿法公式推导以及

黄小猿·2023-04-16 01:29

BP神经网络

纯手工一.BP神经网络1.一图知其意2.多言以述之二.BP算法1.参数初始化2.前向传播3.反向传播三.具体细节四.手工计算5.代码实现一.BP神经网络1.一图知其意2.多言以述之BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程

呆狐仙·2023-04-16 00:04

GPT模型中的计算

计算步骤模型框架输入Embedding多层transformer的block(12层)拿到两个输出端结果计算损失反向传播更新参数下面主要介绍上述步骤中的2.Embedding和3.transformer

Aleafy·2023-04-16 00:47

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