反向传播公式推导第26页

神经网络权重初始化为什么不能为零

以BP神经网络为例，若是都初始化为零，那么正向神经网络计算出来的输出值都相同，所以反向传播算法计算出来的梯度值也相同，导致参数更新值也一样(w=w−α∗dw)。

好吃红薯·2023-04-15 23:29

吴恩达machine-learning-ex4练习题解析之代价函数

EX4主要是针对神经网络反向传播的实战，是非常重要的一课，所以花了我两天3夜地研究这道习题，还真是值得，收获满满。

Wincent__·2023-04-15 14:28

pytorch冻结模型的权重，不反向传播

ｐｙｔｏｒｃｈ冻结模型权重，不进行梯度反向传播在PyTorch中冻结模型权重，不进行梯度反向传播，可以通过以下几个步骤实现：将模型的所有参数设置为不需要梯度更新，即设置requires_grad属性为False

andrew P·2023-04-15 14:22

FMCW基本原理 2023年3月20日22:06:57更新

目录1、FMCW概念以及信号模型2、毫米波雷达系统模型3、公式推导4、距离估计5、速度估计6、角度估计角度估计原理最大测量角度在同一范围和速度下多个物体的角度估计角度分辨率7、基于3D-FFT雷达处理流程处理流程补充傅里叶变化频率分辨阈值参考资料非常感谢博主

haoming Hu·2023-04-15 10:04

机器学习笔记之前馈神经网络(四)反向传播算法[数学推导过程]

机器学习笔记之前馈神经网络——反向传播算法[数学推导过程]引言回顾：感知机算法非线性问题与多层感知机反向传播算法(BackPropagation,BP\text{BackPropagation,BP}BackPropagation

静静的喝酒·2023-04-15 06:18

线性回归python实现详解（附公式推导）

目录1线性回归1.1简单线性回归1.2多元线性回归的正规方程解1.3使用梯度下降求解多元线性回归1.4sklearn中的线性回归模型1线性回归1.1简单线性回归在简单线性回归中，输入x只有一个特征，通过调整a和b的参数值，来拟合从x到y的线性关系。下图为进行拟合所需要优化的目标，也即是MES（MeanSquaredError)，只不过省略了平均的部分（除以m）。对于简单线性回归，只有两个参数a和b

von Libniz·2023-04-15 06:09

Caffe 架构学习-底层数据2

layervectorlayer_names_记录出现的每个layer的名称maplayer_names_index_记录每个layer名称与顺序索引的对应关系vectorlayer_need_backward_记录每个layer是否需要反向传播

Zz鱼丸·2023-04-15 05:02

感知机（点到超平面距离推导）

先计算点到直线的距离：（公式推导）记得这个推导某家公司的笔试还考过，当时自己是用很笨的方法去算的，求了交点的坐标，然后算两点的距离，这里使用向量来计算，瞬间计算量小很多。

涂山容容·2023-04-15 04:55

batchsize大小对网络模型的理解

目录前言1.batchsize定义2.batchsize大小3.batchsize平衡前言每一次的epoch都是将其数据集经过神经网络，进行正向传播以及反向传播。

码农研究僧·2023-04-14 22:22

Task4：深度学习介绍和反向传播机制

深度学习神经网络（Neuralnetwork）模型评估（Goodnessoffunction）选择最优函数（Pickbestfunction）神经网络（Neuralnetwork）NN里面的节点类似于神经元，神经网络有很多的连接方式，这样就会产生不同的结构完全连接前馈神经网络全连接层完全连接前馈神经网络为什么叫全连接？？每一层两两之间都有连接为什么叫前馈？？传递方向是由后往前传为什么叫deep？？

把月亮据给你·2023-04-14 20:34

pure pursuit纯跟踪

bicyclemodel:purepursuit建立于自行车模型和阿克曼小车模型的基础上,goalpoint为距离后轴中心最近的点.1、purepursuit的公式推导::目标点方向和当前航向角方向夹角

”悟道“·2023-04-14 20:19

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

八皇后 Checker Challenge

但是相较于循环枚举这种固定层数而且不能随意增减层数的枚举形式来说,DFS更具有优势,因为DFS是逐步扩大枚举范围,直到找到答案或无解,并且比较灵活(剪枝,记忆化等等)所以在无法找到一个高效的降低循环枚举复杂度的策略(例如:动态规划,贪心,递推,公式推导等

ahsore·2023-04-14 12:19

神经网络NN

神经网络分为前向传播和反向传播。神经网络的工作原理：Ⅰ、前向传播：首先生成一个任意结构的神经网络，并且用一些字母来表达这些神经网络的参数，为了推导方便，我们将同一层的神经网络用一个向量去表示。

gaoxiaochan·2023-04-14 11:07

神经网络基本知识

本讲目标学会神经网络计算过程，使用基于TF2原生代码搭建你的第一个神经网络训练模型当今人工智能主流方向----连接主义前向传播损失函数梯度下降学习率反向传播参数更新Tensorflow2常用函数人工智能三个学派行为主义

原上的小木屋·2023-04-14 09:47

大学物理复习指导、公式推导精简过程、结论归纳第四章刚体和流体的运动

书本的公式推导过程基本上很清晰。本指导的主要内容是精简的公式推导和常用结论总结。如果有时间，会增加课后思考题和习题指导。在上册的复习指导写完后，我会放出这几章原文档的下载链

山上一缕烟·2023-04-14 06:56

失控

例如，贝叶斯算法，反向传播算法等，估计一般人都看不懂。再有人在调侃，AI相关的工程师有一种是调参，其实没有什么技术含量，因为你不应懂黑盒里的算法，反正一般人你也看不懂。

关三水·2023-04-14 05:02

神经网络之反向传播算法（自适应矩估计算法Adam）

文章目录自适应矩估计算法（Adam）1、算法原理2、算法实现2.1训练过程2.2测试过程及结果3、参考源码及数据集自适应矩估计算法（Adam）自适应矩估计算法从其本质上看可以视作是带有动量项的均方根反向传播算法

七层楼的疯子·2023-04-14 05:09

模糊神经网络（FNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、模糊神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、模糊神经网络的实现1、训练过程（FNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一

七层楼的疯子·2023-04-14 04:00

54_pytorch GAN(生成对抗网络)、Gan代码示例、WGAN代码示例

他们的研究展示，给定充分的建模能力，两个博弈模型能够通过简单的反向传播（backpropagation）

涂作权的博客·2023-04-14 01:16

代码随想录第41天|● 343. 整数拆分 ● 96.不同的二叉搜索树

递推公式：dp[i]=max({dp[i],(i-j)*j,dp[i-j]*j});取最大值的时候，比较dp[i]是因为在递推公式推导的过程中，每次计算dp[i]，取最大

qq_45466450·2023-04-13 15:27

Deep Learning 图像分类基础理论学习笔记

receptivefield）的理解及计算3:VGG网络详解注意事项：四：Googlenet的学习与理解1:Googlenet亮点2:inception模块的理解3:Googlenet网络详解五：卷积神经网络的误差计算及误差反向传播

偶就是偶·2023-04-13 00:20

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1)

不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和路径导数估计器。RE

发呆的比目鱼·2023-04-12 23:29

diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（一）

前言近几年来，以对抗生成网络（GAN）和变分自编码器（VAE）为主流的生成模型一直作为研究的热点，这两种模型有各自的特点，也有其本身的原理特性所带来的不足，对这两种模型有过一定了解的一般会有这样的认知：以图像生成为例，GAN的优势在于可以生成更加逼真的图像，但是容易出现生成图大部分局限在同一个模式下，不能够很好的概括数据的分布，除此之外，GAN有时难以训练，一个好的GAN模型通常需要繁琐的参数调整

weiweiweimengting·2023-04-12 22:19

没有他们，人工智能只能死翘翘

但关键里程碑是出自Rumelhart在1986年的反向传播，因此才出现了现在咱们看到的深度神经网络RNN。但是深度神经网络从1986年成型，到2016年AlphaGo爆火，已经过去了30年。在这30年

david_lv·2023-04-12 20:57

数据结构-高度为h的m叉树至多结点/n个结点的m叉树的最小高度(公式推导)

目录高度为h的m叉树至多结点数具有n个结点的m叉树的最小高度在学习数据结构中的树时，会遇到如下两个结论：①高度为h的m叉树至多结点数为(mh−1)/(m−1)............①(m^h-1)/(m-1)............①(mh−1)/(m−1)............①②具有n个结点的m叉树的最小高度为⌈logm(n(m−1)+1)⌉............②\left\lceil

Curz酥·2023-04-12 19:13

python与机器学习

入门一、理念梳理python学习，边学边练，库准备学会找资源找数据：githubkaggle天池机器学习的数学学习算法的数学公式推导及应用二、何谓机器学习1、数据收集与预处理问题：如何收集数据（爬虫入门

Bill_cc74·2023-04-12 08:50

softmax 反向传播代码 python 实现

概念反向传播求导可以看到，softmax计算了多个神经元的输入，在反向传播求导时，需要考虑对不同神经元的参数求导。

SugerOO·2023-04-12 02:18

YUV格式详解【全】

采样YUV4:4:4YUV4:2:2YUV4:2:0YUV4:1:1planarformatPacked(orInterleaved)PlanarSemi-Planar关系图YUV与RGB相互转换计算公式推导

编码笔记·2023-04-12 01:16

吴恩达：序列模型(Sequence Models)

HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell.y:1101100001.2数学符号1.3循环神经网络RecurrentNeuralNetworksRNN的限制是它在某一时刻的预测只来自于序列之前的输入信息1.4通过时间的反向传播

Cache_wood·2023-04-11 22:29

卷积神经网络各种经典模型--上篇

在训练过程中，LeNet使用反向传播算法来调整网络中的参

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

自监督学习

监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度、更新参数），通过

NYX_UNI·2023-04-10 20:12

基于神经网络的图像识别,人工神经元网络的特点

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-La

「已注销」·2023-04-10 17:36

神经网络提取图片特征,神经网络输入图片大小

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Lay

「已注销」·2023-04-10 17:36

买不到的数目遍历法和公式推导法（第四届蓝桥杯省赛C++A组,第四届蓝桥杯省赛JAVAC组）

突然决定要参加蓝桥，已经超级久没复习C/C++的我考前还是决定打几道题捡一捡C/C++的语法和思路。2023年蓝桥的题之后会出，因为AcWing上还没有出可以测试的程序，也没把握说自己考场上做的就是对的。目录题目思路代码题目小明开了一家糖果店。他别出心裁：把水果糖包成4颗一包和7颗一包的两种。糖果不能拆包卖。小朋友来买糖的时候，他就用这两种包装来组合。当然有些糖果数目是无法组合出来的，比如要买10

铖铖的花嫁·2023-04-10 05:55

CenterLoss原理详解（通透）

）LossFounction3.1、Softmax与CenterLoss输出的区别3.2、SoftMaxLoss3.3、CenterLoss3.3、基于上述centerloss的特征学习算法（四）推导反向传播的

☞源仔·2023-04-10 04:31

Python实现softmax反向传播的示例代码

目录概念反向传播求导代码概念softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。

·2023-04-10 01:53

反向传播自动求微分【Pytorch】

Pytorch的Autograd技术可以帮助我们自动求微分值1.微分实例2.基本原理复杂的计算可以被抽象成一张图，一张复杂的计算图可以分成4个部分：叶子节点【图的末端，没有信息流经过，但信息流由此出发】中间节点【有信息流经过，信息流经过中间节点来到末端输出叶子节点】输出节点信息流【可以理解为有用信息集合，如上述求关于x1x_1x1的微分，此时x1x_1x1就说有用的信息】微分示例中的x→\over

Infinity_and_beyond·2023-04-09 22:38

diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（二）

接上一节diffusionmodels扩散模型公式推导，原理分析与代码（一）我们还不知道pθ(xt−1∣xt)p_\theta\left(\mathbf{x}_{t-1}\mid\mathbf{x}_t

weiweiweimengting·2023-04-09 20:15

阈值分割：最大类间方差法

二、算法描述2.1公式推导对于给定的一幅具有LLL个灰度级（[0,1,2,⋯ ,L−1][0,1,2,\cdots,L-1][0,1,2,⋯,L−1]）的灰度图像，有以下描述：使用nin_{i}ni表示处于灰度级

月·如钩·2023-04-09 15:07

Conservative Q-Learning(CQL)保守Q学习(一)-CQL1(下界Q值估计)

CQL原文在此，由于CQL原文内容符号比较混乱，并且在公式推导和符号定义上存在一些小错误。

lotylotylotyloty·2023-04-09 12:54

机器学习-猫狗识别（入门案例）

数据处理，把数据处理为64X64大小的格式，参数初始化分被初试化各层权重W和偏置b，（一般情况下W进行随机赋值，b赋值为1），前向传播，确定激活函数（浅层选择tanh函数，深层选择ReLu），交叉熵损失，反向传播

NewDay_·2023-04-09 08:45

pytorch的no_grad()用法

在参数更新时，我们只需要调整参数，并不需要计算梯度，而在训练阶段，需要进行反向传播以获取梯度，并对其进行参数更新。使用no_grad()方法可以避免由于不必要的梯度计算而导致计算图占

weixin_40895135·2023-04-09 07:06

使用Google Colab免费部署属于自己的Stable Diffusion模型在线服务

其原理是通过对随机微分方程进行离散化，将连续时间的过程转换为离散时间的过程，然后通过反向传播算法进行求解。GoogleCol

Old丶x·2023-04-08 18:57

gamma分布 pytorch_Probability distributions - torch.distributions

torch.distributionsdistributions包含可参数化的概率分布和采样函数.这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器.这个包一般遵循TensorFlowDistributions包的设计.通常,不可能直接通过随机样本反向传播

Air君陈怡帆·2023-04-08 16:18

【机器学习】P6 逻辑回归的损失函数以及梯度下降

逻辑回归的损失函数以及梯度下降逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归的Cost逻辑回归的梯度下降总公式推导公式梯度下降动画效果展示Reference逻辑回归的损失函数逻辑回归的Loss逻辑回归是一种用于二分类问题的监督学习算法

脚踏实地的大梦想家·2023-04-08 13:05

svr公式推导_支持向量回归（SVR）的详细介绍以及推导算法

1SVR背景2SVR原理3SVR数学模型SVR的背景SVR做为SVM的分支从而被提出，一张图介绍SVR与SVM的关系这里两虚线之间的几何间隔r=d∣∣W∣∣\frac{d}{||W||}∣∣W∣∣d,这里的d就为两虚线之间的函数间隔。(一图读懂函数间隔与几何间隔)这里的r就是根据两平行线之间的距离公式求解出来的SVR的原理SVR与一般线性回归的区别SVR一般线性回归1.数据在间隔带内则不计算损失，

weixin_39517054·2023-04-08 06:58

梯度消失

反向传播是一种计算神经网络中每个权重损失函数梯度的方法。通过计算损失函数关于每个权重的梯度，我们可以知道如何调整权重以使损失函数最小化。

坠金·2023-04-08 05:37

二维图像旋转的坐标公式推导

二维图像旋转后的坐标公式推导：综上，图像顺时针和逆时针旋转的矩阵分别为：对于此处红色字体的理解部分，有误解，图像没有翻转。

今天你发际线后移了嘛·2023-04-08 02:21

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