反向传播公式推导

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。
写进メ诗的结尾。·2023-04-04 23:58

Pytorch : 自动求导

在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法。在该算法中，参数(模型权重)根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。损失函数计算神经网络产生的期望输出和实际输出之间的差值。
Shilong Wang·2023-04-04 22:05

GBDT(梯度提升树)基本原理及python实现

GBDT实现原理GBDT基本原理背景提升树-boostingtreeGBDT实例预测年龄预测年龄的残差GBDT公式推导GBDT的python实现CART回归树实现GBDT实现参考GBDT基本原理背景决策树是一种基本的分类与回归方法
追梦*小生·2023-04-04 14:32

深度学习介绍及反向传播机制#李宏毅机器学习Part4

Feedforward2.全连接FullyConnect3.隐藏层4.普遍性定理Step2：模型评估（Goodnessoffunction）Step3：选择最优函数（Pickbestfunction）反向传播介绍
CHENYUZ-hub·2023-04-04 12:13

Tensorflow 2.0学习DAY03 优化函数、学习速率与反向传播算法

梯度下降法梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向，可将它视为表示了在函数的每个位置向哪个方向移动函数值可以增长。学习速率概念梯度就是表明损失函数相对参数的变化率，对梯度进行缩放的参数被称为学习速率（learningrate）。它是一种超参数或对模型的一种手工可配置的设置需要为它指定正确的值。如果学习速率太小，则找到损失函数极小值点时可能需要许多轮迭代；如果太大，则算法可能会“跳过”极
沙鳄鱼·2023-04-04 08:02

基于 eigen 实现神经网络的反向传播算法（2）

前文展示了基于MartinH.Hagan的《神经网络设计》ch11所述的多层圣经网络的基本反向传播算法（SDBP）的实现和部分测试结果。
Tonyfield·2023-04-04 08:34

神经网络之反向传播算法（加入动量momentum的误差反向传播算法）

文章目录1、动量momentum2、结合momentum的误差反向传播算法3、算法实现3.1训练过程3.2测试过程4、参考源码及数据集1、动量momentum在普通的梯度下降法中，一般将梯度值定义对参数进行优化时的调整方向
七层楼的疯子·2023-04-04 08:29

一口一口吃掉yolov8(3)

1.总结第三部分，主要介绍一下网络输出的数据和我们标注的标签之间的怎么求loss，然后反向传播给到网络，去训练网络,但是我们要先研究loss到底需要什么数据2.标签分配策略taskalignedassignerATSShttps
东东就是我·2023-04-04 04:54

《动手学深度学习》之多层感知机

文章目录多层感知机从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数模型选择、欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差统计学习理论模型复杂性模型选择验证集KKK折交叉验证权重衰减范数与权重衰减Dropout正向传播、反向传播和计算图数值稳定性和模型初始化梯度消失和梯度爆炸参数初始化默认初始化
QxwOnly·2023-04-03 13:05

PyTorch入门一 || 基础知识回顾，手动搭建模型，理解前馈、反向传播

一、维度诅咒属性=特征，特征越多所需要的数据就越多维度越高（特征越多）对数据的需求就越大，比如一维特征只需要10个数据，那么二维特征想要达到相同的数据密度就需要102个数据，N维特征就需要10N个数据。由于数据集需要人工标注，所以我们需要降低维数，将高维数据映射成低维数据如何降低维数？可以通过线性代数的方式比如有一个N维特征的数据，需要降低为3维特征的数据，那么我们找到一个3*N的矩阵即可。这一过
Anthony_CH·2023-04-03 11:37

图像边缘检测拉普拉斯推导

图像点、线、边缘检测（1）——拉普拉斯闲着无聊，整理一下图像中拉普拉斯算子的计算过程（离散差分方程）公式来源：DigitalImageProcessing,4th关于f(x)f(x)f(x)的导数公式推导将函数
秃头才能变得更强·2023-04-02 20:10

通俗易懂的极限学习机(Extreme Learning Machine)

（1）输入层和隐含层的连接权值、隐含层的阈值可以随机设定，且设定完后不用再调整：普通的前馈神经网络都需要使用反向传播来一轮又一轮的修改优化参数，但是ELM不是，它的权重值可以随机设定，而且设
花露水和暖壶·2023-04-02 11:12

Python实现逻辑回归(Logistic Regression)

实现逻辑回归算法二、逻辑回归模型的算法原理三、算法实现3.1导包3.2定义随机数种子3.3定义逻辑回归模型3.3.1模型训练3.3.1.1初始化参数3.3.1.2正向传播3.3.1.3损失函数3.3.1.4反向传播
海洋.之心·2023-04-02 07:43

PyTorch深度学习（11）完整模型训练

DataLoader来加载数据集搭建网络模型创建网络模型定义损失函数定义优化器设置训练参数（记录训练次数、记录测试次数、训练的轮数）训练步骤开始将训练集添加到网络模型中计算损失函数梯度归零优化器优化模型反向传播
JYliangliang·2023-04-02 05:52

计算梯度:网络的前向与反向传播 和 优化方法:更新模型参数的方法

在接下来，我们将会学习前馈网络、导数与链式法则、反向传播、优化方法等内容，掌握了这些内容，我们就可以将模型学习的过程串起来作为一个整体，彻底搞清楚怎样通过损失函数训练模型。
repinkply·2023-04-01 17:08

六轴UR机械臂标准DH正逆运动学公式推导+代码验证C++

目录DH参数介绍正运动学代码测试逆运动学变换矩阵关节1的求解关节5的求解关节6的求解关节3的求解关节2的求解关节4的求解正逆解完整代码测试结果不足之处一些有用链接最近做项目需要用到UR5的逆解，在网上找资料自己实现碰到一堆坑，现在终于完美解决。本文用的是标准DH参数，包含从末端位姿变换到关节角的全部过程，网上许多教程都是用正运动学算出的变换矩阵进行逆运动学求解，在我的项目中完全没有办法应用。其中U
FuYongqing0412·2023-04-01 11:41

『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理

1，PS-worker架构将模型维护和训练计算解耦合，将模型训练分为两个作业（job）：模型相关作业，模型参数存储、分发、汇总、更新，有由PS执行训练相关作业，包含推理计算、梯度计算（正向/反向传播），
weixin_33829657·2023-04-01 09:59

计算机基础练习总结

由于反向传播算法进入起始层，学习能力降低，这就是梯度
静默安然·2023-04-01 02:33

神经网络之反向传播算法（均方根反向传播算法RMSProp）

文章目录均方根反向传播算法（RMSProp）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、参考源码及数据集均方根反向传播算法（RMSProp）自适应梯度算法（Adaptivegradientalgorithm
七层楼的疯子·2023-04-01 00:36

神经网络之反向传播算法（自适应学习率调整算法Adadelta）

参考源码及数据集自适应学习率调整算法（Adadelta）自适应学习率调整算法（Adadelta）可以视作是自适应梯度算法（Adagrad）的一种扩展，自适应梯度法在迭代过程中累加了过去所有的梯度平方，而自适应学习率调整算法与均方根反向传播算法
七层楼的疯子·2023-04-01 00:36

神经网络之反向传播算法（加入Nesterov动量的误差反向传播算法）

文章目录1、Nesterov动量2、结合Nesterov动量的误差反向传播算法3、算法实现3.1训练过程3.2测试过程4、参考源码及数据集1、Nesterov动量在动量法提出不久之后，Nesterov动量也随之被提了出来
七层楼的疯子·2023-04-01 00:36

神经网络之反向传播算法（梯度、误差反向传播算法BP）

文章目录一、反向传播及梯度二、误差反向传播算法（BP）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、参考源码及数据集一、反向传播及梯度在神经网络中，初始化生成的参数在使用时往往难以使网络获得最好的回归效果
七层楼的疯子·2023-04-01 00:35

小波神经网络（WNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、小波神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、小波神经网络的实现1、训练过程（WNN.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·2023-04-01 00:47

2023双非计算机硕士应战秋招算法岗之深度学习基础知识

word版资料自取链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1H5ZMcUq-V7fxFxb5ObiktQ提取码：kadm卷积层全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播
Diros1g·2023-03-31 23:15

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】Denoising Diffusion Probabilistic Models

0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】一、概述二、扩散过程(已知X0求Xt)三、逆扩散过程(已知Xt求Xt-1)1。
旋转的油纸伞·2023-03-31 07:20

来一场人工智能的奇妙冒险吧~

如无必要，勿增新知，过程一步一步进行机器学习过程：一个【一元一次函数】构建的神经元，可以表示一种直觉在线性函数外套上一层非线性激活函数就可以对事物进行分类而利用梯度下降和反向传播算法，可以让机器自己学到问题的解再加入更多层的隐藏神经元后
一米阳光_Angel·2023-03-31 03:45

强化学习中生成的critic_loss是什么

在训练过程中，我们通常会使用一些类似于均方误差(MSE)的损失函数来衡量这个差距，并使用反向传播来最小化这个损失。这个过程有助于调整价值函数网络的参数，使其能够更准确地估计状态-动作对的价值。
Xi Zi·2023-03-31 03:26

数字图像处理学习之路（二）：直方图均衡化的原理以及实现

直方图均衡化前：直方图均衡化后：一、原理通过公式推导可以证明，通过一个严格单调递增（有相等也不可以）的函数对待处理的图像做灰度变换，得到的新的灰度值会满足均匀分布。
只道寻常zero·2023-03-30 12:19

深度学习实战视频教程+资料全套

多层感知机DNN.1、浅层网络的问题.mp4│1、课程：多层感知机DNN.2、涌现现象与深度网络为何高效.mp4│1、课程：多层感知机DNN.3、计算图.mp4│1、课程：多层感知机DNN.4、导数的反向传播
globals_11de·2023-03-30 06:32

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
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