反向传播公式推导第29页

朴素贝叶斯的公式推导

朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很Naive。它有一个基本的假设：样本的特征属性相互独立且权重相同。朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲

Van_Tinker·2023-03-30 01:20

神经网络RNN,CNN,DNN-MLP,LSTM 详解

神经网络的变种目前有，如误差反向传播（BackPropagation，BP）神经网路、概率神经网络、RNN-循环神经网络DNN-深度神经网络CNN-卷积神经网络（－适用于图像识别）、LSTM-时间递归神经网络

@ni，study·2023-03-29 14:25

GAN | 代码简单实现生成对抗网络（GAN）（PyTorch）

GAN通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果有足够的建模能力，相互竞争的两个模型将能够通过普通的旧反向传播进行共同训练。这些模型扮演着两种不同的（字面意思是对抗的）角色。

夏天｜여름이다·2023-03-29 12:43

《神经网络与机器学习》笔记（四）

循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习。随时间反向传播算法即按照时间的逆序将错误信息一步步地往前传递。当输入序列比较长时，会存在梯度爆炸和消失问题，也称为长程依赖问题。

糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-29 09:22

classifier guided diffusion【公式加代码实战】Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

classifierguideddiffusion【公式加代码实战】DiffusionModelsBeatGANsonImageSynthesis一、前言二、训练的优化1.评价指标（脑图）三、架构优化四、条件生成1.伪代码2.公式推导

旋转的油纸伞·2023-03-29 08:07

【DDIM加速采样方法】公式推导加代码分析。Denoising Diffusion Implicit Models

【DDIM加速采样方法】公式推导加代码分析。

旋转的油纸伞·2023-03-29 08:06

优化算法-梯度下降，反向传播，学习率

梯度下降梯度下降法主要用于单个参数的取值。假如损失函数是一座山，我们从山上一个任意点开始往山下走，山坡的坡度越大，我们的垂直高度下降的越快。当我们到达某一个点是，我们往任意方向前进多都会升高使，我们就到达了最低点。准确来说是局部最低点。但是如果损失函数是个凸函数，那么这个局部最优解就是整体最优解。梯度下降说到这我们就要提到微分方程了。对损失函数求导，导数就是我们所谓的梯度：损失函数求导我们的目的是

RunningSucks·2023-03-29 06:44

二维、三维曲线曲率计算

点乘叉乘空间曲线的切线二维参考链接离散点曲率计算-三种方法MATLAB求取离散点的曲率最大值⭐求离散点的曲率（非等间隔）精品：Spline导数及曲率计算（判断曲线的弯曲程度）已知曲线函数表达式的曲线曲率计算高等数学入门——曲率的定义及其公式推导

hdaiojdas·2023-03-29 03:31

Reeds-Shepp曲线基础运动公式推导过程

本文是对之前文章“Reeds-Shepp曲线学习笔记及相关思考【点击可跳转】”的补充，因小伙伴的提问，本文补充介绍上述文章第三部分中基础运动公式的推导过程。本文以上面的第一个公式为例进行介绍，即Reeds-Shepp曲线基础运动中的向前左转运动，其他五个可根据第一个的过程，以此类推。现假设机器人位于S点处横纵坐标分别为x、y，与x轴夹角为ψ，因此，机器人在S点的状态可以表示为（x，y，

慕羽★·2023-03-29 00:11

机器学习系列3:概率模型、朴素贝叶斯和sigmod函数推导

一、贝叶斯公式推导1.条件概率设是任意两个事件，已知发生的条件下，发生的条件概率为：2.全概率公式设为有限或无限个事件，他们两两互斥，即：被称为一个完备事件群。

_世界和平_·2023-03-28 20:19

PyTorch自动求导：Autograd

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。

小锋学长·2023-03-27 15:01

RNN正向及反向传播

RNN简介RNN（循环神经网络）是深度神经网络中，应用最广泛的两种神经网络架构之一。并且，作为一种时序结构的神经网络，RNN经常用于时序相关的问题中，且在NLP中应用广泛。还有一种RNN称为递归神经网络，虽然名字类似，但是却是不一样的架构。RNN图示RNN结构图是输入层数据，是隐含层数据，是输出层数据，我们令：每一个是t时刻对应的真实输出，是对进行softmax计算之后得到的估计值。是输入层到隐含

Leo蓝色·2023-03-27 12:18

Tensorflow2（1）

花瓣宽得出鸢尾花的类别1、if语句case语句——专家系统：把专家的经验告知计算机，计算机执行逻辑判别给出分类（符号主义）2、神经网络：采集大量数据对（输入特征，标签）构成数据集，构建网络，梯度下降，反向传播反向传播

JoengGaap·2023-03-27 08:12

用Python自己写一个分词器，python实现分词功能，隐马尔科夫模型预测问题之维特比算法(Viterbi Algorithm)的Python实现

☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法代码实现（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法代码实现（4）HMM预测问题：维特比算法本篇算法原理分析及公式推导请参考

尚拙谨言·2023-03-27 07:17

隐马尔科夫模型HMM之前后向算法Python代码实现，包括2个优化版本

☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法（4）HMM预测问题：维特比算法本篇算法原理分析及公式推导请参考：

尚拙谨言·2023-03-27 07:47

隐马尔科夫模型HMM之Baum-Welch算法Python代码实现

☕️本文系列文章汇总：（1）HMM开篇：基本概念和几个要素（2）HMM计算问题：前后向算法代码实现（3）HMM学习问题：Baum-Welch算法（4）HMM预测问题：维特比算法本篇算法原理分析及公式推导请参考

尚拙谨言·2023-03-27 07:47

【我是土堆 - Pytorch教程】知识点学习总结笔记（四）

此文章为【我是土堆-Pytorch教程】知识点学习总结笔记（四）包括：神经网络-非线性激活、神经网络-线性层及其他层介绍、神经网络-搭建小实战和Sequential的使用、损失函数与反向传播、优化器、现有网络模型的使用及修改

耿鬼喝椰汁·2023-03-27 07:07

Task03：字符识别模型

如在分类任务中会转换为不同类别的概率输出，然后计算真实标签与CNN模型的预测结果的差异，并通过反向传播更新每层的参数，并在

英文名字叫dawntown·2023-03-26 08:20

逻辑回归算法推导与基于Python的实现详解

文章目录1逻辑回归概述2逻辑回归公式推导与求解2.1公式推导2.2公式求解3基于Python的实现3.1可接收参数3.2完整代码示例1逻辑回归概述逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于分类问题的统计学习方法

专注算法的马里奥学长·2023-03-26 07:57

Pytorch复现导向反向传播Guided Backpropagation

Pytorch复现导向反向传播GuidedBackpropagation前言一、导向反向传播GuidedBackpropagation的原理二、导向反向传播GuidedBackpropagation的复现三

信小颜·2023-03-25 23:47

Amdahl's law（阿姆达尔定律）公式推导与思考

原文地址：https://www.inlighting.org/archives/amdahls-law-and-its-proof1.介绍Amdahl'slaw（阿姆达尔定律）由计算机科学家GeneAmdahl在1967年提出，旨在用公式描述在并行计算中，多核处理器理论上能够提高多少倍速度，公式如下：为speedup，代表全局加速倍速（原来总时间/加速后总时间），为并行计算所占比例（可以并行计算

SmithCruise·2023-03-25 16:13

算法岗面试——深度学习总结

参考CSDN对Batch_Normalization的理解神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失

早上起来闹钟又丢了·2023-03-25 10:01

循环神经网络（二）（简单循环神经网络，keras 实现）

简单循环神经网络是最基本的模型，大多数循环神经网络都是其扩展，学习算法是反向传播。简单循环神经网络当你在阅读这个句子时，你是一个词一个词地阅读（或者说，眼睛一次扫视

如松茂矣·2023-03-25 00:07

从 X 入门Pytorch——Tensor的自动微分、计算图，常见的with torch.no_grad()机制

():包含的代码段不会计算微分1Pytorch计算图和自动微分从功能上理解：计算图就是类似于数据结构中的无环有向图，Pytorch中的计算图就是为了记录一个数据从开始到最后所作的操作和参数，这样在进行反向传播时候

Philo`·2023-03-24 16:49

2018-04-09 第二周

CNN层次分析简介cnn：典型的深度学习模型就是很深层的神经网络，包含多个隐含层，多隐层的神经网络很难直接使用BP算法进行直接训练，因为反向传播误差时往往会发散，很难收敛CNN节省训练开销的方式是权共享

朝着他们笑·2023-03-24 08:11

Pytorch 中的自动求导与（动态）计算图

神经网络的训练分为两步：前向传播和反向传播进行梯度更新。对于任何深度学习框架来说，自动求导是它们的核心组件。Pytorch中的autograd负责进行自动求导。

云中君不见·2023-03-23 07:09

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算前一段时间南京出现了疫情，大概原因是因为境外飞机清洁处理不恰当，导致清理人员感染。话说国外一天不消停，国内就得一直严防死守。

薄的算法之芯·2023-03-23 07:37

深度学习干货总结（一）

根据反向传播时依据的链式法则，当前导数需要之前各层导数进行乘

AI_Engine·2023-03-22 17:27

yolov5优化器及超参数设置

我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低

qq_409992227·2023-03-22 11:22

深度神经网络的优化和训练的难点

反向传播算法仍然是当前深度神经网络最受欢迎的模型最优化方法。

afansdie·2023-03-22 01:38

Pytorch机器学习——3 神经网络（七）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.4损失函数3.4.4PyTorch中常用的损失函数MSELossimporttorchloss

辘轳鹿鹿·2023-03-21 09:56

飞桨 Tensor 介绍

与Numpy数组相比，Tensor除了支持运行在CPU上，还支持运行在GPU及各种AI芯片上，以实现计算加速；此外，飞桨基于Tensor，实现了深度学习所必须的反向传播功能和多种多样的组网算子，从而可更快捷地实现深度学习组网

深度物联网·2023-03-21 07:43

面试随笔

具体面试问题有skip_layer在resnet中的定义，作用：将输入与中间层结合后直接送给输出，使输入层数据可直接影响深层网络，也减少反向传播的梯度消失问题EM算法：期望

菲利斯喵喵·2023-03-20 21:20

Softmax regression

那么对的第个分量求梯度的公式为：梯度公式推导如果此时要求，那么把与有关的项提出来其中倒数第二个等式是因为

密码八个八·2023-03-20 00:14

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

反向传播算法实战本次的反向传播算法是基于上篇文章神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导实现的，如果对反向传播算法不太了解，强烈建议参考上篇文章。我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务。

盐的甜·2023-03-19 22:23

强化学习 | Multi Agents | Trust Region | HATRPO | HAPPO

其它地，最近简单看了下GAE和VarianceofMAPG两篇，没做笔记MATRPO逻辑很清晰，理论推导做得很扎实，附录的公式推导近10页。

111辄·2023-03-19 08:54

机器学习笔记（7）

《李宏毅机器学习》决策树章节补充的内容：AdditionalReferences(熵的理解)学习目标：*信息量计算，原理*信息熵*证明0⩽H(p)⩽logn*联合概率，边缘概率*联合熵，条件熵，条件熵公式推导

trying52·2023-03-17 22:05

线性代数之矩阵求导（3）标量、向量求导的快速记忆

注意：该方法仅是作者个人记忆用方法，公式推导并不严格符合数学规范。基本约定默认向量是列向量。只涉

RuiH.AI·2023-03-17 07:00

我的数据科学之路-深度学习正向传播与反向传播

本篇做一个深度学习的入门介绍。神经网络是在20世纪80年代兴起的技术，后来因为所消耗的计算资源泰国庞大而逐渐被冷落，直到最近硬件水平的大幅度提高而再次火热起来。而深度学习多层的神经网络技术。3层神经网络上图是一个3层的神经网络模型，一个输入层，两个隐层，一个输出层，不考虑输入层，所以说3层神经网络。每一个神经元对于输入所做的处理都是一样的，先进性线性变换，即z=wx+b,然后通过一个激活函数将a映

人间一咸鱼·2023-03-17 06:10

解读反向传播算法（BackPropagation）

反向传播算法（BackPropagation）概念1.什么是BP算法？BP算法全称叫作误差反向传播(errorBackPropagation，或者也叫作误差逆传播)算法。

LiBiscuit·2023-03-16 21:03

ReLU

它不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题，至少在正区域（x>0时）可以这样，因此神经元至少在一半区域中不会把所有零进行反向传播。由于使用了简单的阈值化（thresholding），ReLU计算效率很高。

e6fa7dc2796d·2023-03-16 17:09

使用tensorflow框架构建一个卷积神经网络来实现手势识别

utf-8--"""CreatedonThuOct2516:47:112018构建一个卷积神经网络来实现手势识别@author:ltx具体的实现步骤：在向前传播过程中，添加：1.实现卷积层2.实现池化层反向传播实现参数优化的功能使用

星girl·2023-03-16 12:20

链表中环的入口结点

我们可以通过公式推导出，当两个指针相遇之后，

youzhihua·2023-03-16 07:25

仿射变换公式推导

date:2020/03/23周一11:58:40.00tags:affinetransformationcategories:GISAlgorithmauthor:Tamkery寻松点点Note：仿射变换公式推导一

寻松点点·2023-03-16 05:13

Kalman Filter 卡尔曼滤波公式推导

WeChatImage_20190523230514.jpgWeChatImage_20190523230509.jpgWeChatImage_20190523230521.jpg

Golden_humble·2023-03-16 04:08

FM(Factorization Machine)公式推导

一、前言网上关于FM算法的介绍很多，我写这篇文章的目的是详细地推一遍FM算法中交叉组合项的简化计算（其是就是验证一下为什么公式中的每个等号是成立的，而不是探究这种思路是怎么得出的），方便自己以后查看，也可以帮助一下对这个算法有些许疑惑的朋友。本文主要参考了https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.html这篇文章，FM算法的原文出处则是在这里S.Rendl

老子不吃鱼_·2023-03-16 00:35

人工智能系列实验（六）——梯度检验的Python实现

在实际的神经网络搭建过程中，前向传播是比较容易实现的，正确性较高；而反向传播的实现是有一定难度的，时常会出现bug。对于准确性要求很高的项目，梯度检验尤为重要。

PPPerry_1·2023-03-15 07:34

T4-深度学习介绍与反向传播机制

步骤选择神经网络模型评估选择最好结果反向传播通过链式法则，进行梯度下降。

Kairk996·2023-03-15 05:26

第五章深度学习

浅层学习：分段学习深度学习是端到端学习，通过卷积、池化和误差反向传播等手段，进行特征学习。深度学习所得模型可视为一个复杂函数，非线性变换与映射的过程就是从像素点到语义之间的转换。

zhousiyuan0515·2023-03-15 05:46

cs231n_softmax损失函数对权重W求导

目录前言一、公式推导1.1将评分函数表达为矩阵形式1.2标量对列向量求导规则1.3单个样本对权重求导到全训练集二、实现代码前言矩阵对矩阵求导法则：从上面公式可以看出，矩阵对矩阵求导，会导致维度倍增，即dC

清风微升至·2023-03-15 01:42

推荐频道

反向传播公式推导