反向传播公式推导

ASM-HEMT模型中漏极电流公式推导

主要公式用单个数字表示，如（1）。公式中物理量的再详细表达式加点表示，如（1.1），以此类推。Id=WLμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）I_d=\frac{W}{L}\mu_{eff}C_g(V_{go}-\psi_m+V_{th})\psi_{ds}（1）Id=LWμeffCg(Vgo−ψm+Vth)ψds（1）W和L分别是栅宽和栅长μeff\mu_{eff}μeff是有效载流子
幻象空间的十三楼·2024-02-04 23:08

西瓜书学习笔记——低维嵌入（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍低维嵌入（Low-DimensionalEmbedding）是一种降低高维数据维度的技术，目的是在保留数据特征的同时减少数据的复杂性。这种技术常用于可视化、特征学习、以及数据压缩等领域。低维嵌入的目标是将高维数据映射到一个低维空间，以便更好地理解和可视化数据。在kkk近邻学习中，随着数据维度的增加，样本之间的距离变得更加稀疏，导致KNN算法性能下降。这是因为在高维空
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——核化线性降维（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍核化线性降维是一种使用核方法（KernelMethods）来进行降维的技术。在传统的线性降维方法中，例如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），数据被映射到一个低维线性子空间中。而核化线性降维则通过使用核技巧，将数据映射到一个非线性的低维空间中。核技巧的核心思想是通过一个非线性映射将原始数据转换到一个高维的特征空间，然后在该特征空间中应用线性降维方法。这种映射
Nie同学·2024-02-04 01:13

西瓜书学习笔记——k近邻学习（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归任务。该算法基于一个简单的思想：如果一个样本在特征空间中的kkk个最近邻居中的大多数属于某个类别，那么该样本很可能属于这个类别。KNN算法不涉及模型的训练阶段，而是在预测时进行计算。以下是KNN算法的基本步骤：选择K值：首先，确定用于决策的邻居数量K。K的选择会影响算法的
Nie同学·2024-02-04 01:42

西瓜书学习笔记——主成分分析（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术，用于在高维数据中发现最重要的特征或主成分。PCA的目标是通过线性变换将原始数据转换成一组新的特征，这些新特征被称为主成分，它们是原始特征的线性组合。对于一个正交属性空间（各个属性之间是线性无关的）中的样本点，存在以下两个性质的超平面可对所有样本点进行恰当的表达：最近重构性
Nie同学·2024-02-04 01:09

人工智能深度学习发展历程-纪年录

时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络，序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001
犟小孩·2024-02-03 19:37

pytorch的两个函数 .detach() .detach_() 的作用和区别

当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用**detach()**函数来切断一些分支的反向传播
Alexa2077·2024-02-03 16:28

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg·2024-02-03 07:51

PyTorch中tensor.backward()函数的详细介绍

backward()函数是PyTorch框架中自动求梯度功能的一部分，它负责执行反向传播算法以计算模型参数的梯度。
科学禅道·2024-02-03 07:35

时间序列预测 —— TCN模型

本文将介绍TCN模型的理论基础、公式推导、优缺点，并通过Python实现TCN的单步预测和多步
Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文属于初学者的个人笔记，能力有限，无法对著作中的公式推导做进一步发挥，也无法保证自己的理解是完全正确的，特此说明，恳请指教逻辑斯谛回归模型逻辑斯谛
weixin_39669638·2024-02-03 06:20

神经网络是模型还是算法,神经网络模型数据处理

20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等
阳阳2013哈哈·2024-02-03 02:43

反向传播的些许思考 2019-04-30

反向传播的些许思考1先看下面的关于概率计算的一个例子科技袁人视频先看问题：有A、B两位球员分别参加了大师赛和菜鸟赛，（这两个赛事无论从哪个看都是球员A更优秀，可是统计结果却显示球员B比球员A更优秀，这时为什么
段勇_bf97·2024-02-03 02:28

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好
周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

岭回归公式推导

对于最小二乘问题加入常数项，令变量代换，可以写成其中θ是拟合系数。加入常数项，同时，希望拟合参数θ尽可能小，以降低预测值的敏感程度，可得：注：结合起来理解：目标函数是一个凸函数，对目标函数求导，导数等于0的点是最优点：注意：岭回归的推导与介绍，比较全面：https://www.jianshu.com/p/1677d27e08a7
吐泡泡的柠檬·2024-02-02 05:16

Neural Networks and Deep Learning第2章读书笔记

2.3Hadamard（Schur）乘积,2.4反向传播背后的四个基本方程2.4.1问题2.5四个基本方程的证明2.5.1练习2.6反向传播算法2.6.1练习2.7代码2.7.1问题2.8在
山雾幻华·2024-02-02 03:40

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a
ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

计算神经网络的反向传播过程

看书的时候看到这句：“x”节点的反向传播将正向传播时的输入值翻转，乘以上游传过来的导数后，再传给下游。
Luzichang·2024-02-01 20:22

详解谱聚类算法理论基础

本文不含大量数学公式，但严格按照算法的原理讲解，比较适合初学者阅读，相信等读者基本了解算法的原理后再看数学公式推导效果会更好。
This_chao·2024-02-01 13:46

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声
MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

模型的收敛

在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。模型的收敛取决于多个因素，包括学习率、数据质量、模型架构等。
幸运小新·2024-01-31 11:56

【2019-03-16】神经网络简单认识和应用

神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习（1）初识神经网络加载Keras中的MNIST数据集fromkeras.datasetsimportmnist(train_images,train_labels
BigBigFlower·2024-01-31 04:02

《数据结构与算法之美》22——递归树

前言在排序那一节里，讲到排序时，利用递推公式推导时间复杂度来求解归并排序、快速排序的时间复杂度，但有些情况，例如快速排序的平均时间复杂度，利用递推公式，会涉及很复杂的数据推导。
大杂草·2024-01-31 04:13

深度学习 第3次作业 浅层神经网络

二层神经网络.png反向传播是将loss反向传播回去，本质是链式法则求导，然后更新权重参数。
S_Valley_DiDa·2024-01-30 21:54

Pytorch自动微分机制

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。
taoqick·2024-01-30 18:11

《20天吃透Pytorch》Pytorch自动微分机制学习

自动微分机制Pytorch一般通过反向传播backward方法实现这种求梯度计算。该方法求得的梯度将存在对应自变量张量的grad属性下。
瞳瞳瞳呀·2024-01-30 18:41

PyTorch自动微分机制的详细介绍

具体来说，当你在一个张量上调用.requires_grad=True时，PyTorch会开始跟踪该张量及其所有依赖项的操作历史，形成一个反向传播所需的计算图。然后通过调用.b
科学禅道·2024-01-30 18:10

西瓜书学习笔记——层次聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍层次聚类是一种将数据集划分为层次结构的聚类方法。它主要有两种策略：自底向上和自顶向下。其中AGNES算法是一种自底向上聚类算法，用于将数据集划分为层次结构的聚类。算法的基本思想是从每个数据点开始，逐步合并最相似的簇，直到形成一个包含所有数据点的大簇。这个过程被反复执行，构建出一个层次化的聚类结构。这其中的关键就是如何计算聚类簇之间的距离。但实际上，每个簇都是一个集合
Nie同学·2024-01-30 16:25

牛客周赛round30D题讲解(公式推导)

写的时候题目理解错了(*/ω＼*)登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网#includeusingll=longlong;intmain(){std::ios::sync_with_stdio(false);std::cin.tie(nullptr);llx,y,l,r;std::cin>>x>>y>>l>>r;//计算最大公约数lld=std::gcd(x,y);//x除以最大公约数x/=d;/
Colinnian·2024-01-30 12:37

西瓜书学习笔记——密度聚类（公式推导+举例应用）

文章目录算法介绍实验分析算法介绍密度聚类是一种无监督学习的聚类方法，其目标是根据数据点的密度分布将它们分组成不同的簇。与传统的基于距离的聚类方法（如K均值）不同，密度聚类方法不需要预先指定簇的数量，而是通过发现数据点周围的密度高度来确定簇的形状和大小。我们基于DBSCAN算法来实现密度聚类。DBSCAN是基于一组邻域参数(ϵ,MinPts)(\epsilon,MinPts)(ϵ,MinPts)来刻
Nie同学·2024-01-30 07:33

C++ 数论相关题目：卡特兰数应用、快速幂求组合数。满足条件的01序列

数据范围1≤n≤105输入样例：3输出样例：5上述描述了本题的公式推导，最终也就是求一个卡特兰数。本题中，求逆元取模的是一个质数，可以用快速幂来求，如果不
伏城无嗔·2024-01-29 23:50

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

每个处理器上的模型副本都独立地进行前向传播和反向传播，然后通过同步更新模
微学AI·2024-01-29 22:11

人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点

BP（BackPropagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非
「已注销」·2024-01-29 10:28

【吴恩达-神经网络与深度学习】第3周：浅层神经网络

激活函数的导数神经网络的梯度下降法（选修）直观理解反向传播随机初始化神经网络概览右上角方括号[]里面的数字表示神经网络的层数可以把许多sigmoid单元堆叠起来形成一个神经网络：第
倏然希然_·2024-01-29 08:48

求 逆矩阵 公式推导

求逆矩阵公式推导[用余子式、代数余子式和伴随来求逆矩阵](https://www.shuxuele.com/algebra/matrix-inverse-minors-cofactors-adjugate.html
comedate·2024-01-28 21:52

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？
欧飞红·2024-01-28 21:37

算法学习系列（二十九）：裴蜀定理、扩展欧几里得算法

目录引言一、裴蜀定理二、扩展欧几里得算法模板三、公式推导四、例题1.扩展欧几里得算法模板题2.线性同余方程引言这个扩展欧几里得算法用的还是比较多的，而且也很实用，话不多说直接开始吧。
lijiachang030718·2024-01-28 14:58

模电专题-全差分运放

想要掌握差放，上面的所有公式推导最好自己都能做一
南山维拉·2024-01-28 13:59

卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾

所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波（附全网最详细公式推导）-知乎其它博客
竹叶青lvye·2024-01-28 12:57

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.7

Chapter4MultilayerPerceptron4.7Forward/BackwardPropagationandComputationalGraphs本节将通过一些基本的数学和计算图，深入探讨反向传播的细节
南七澄江·2024-01-28 08:00

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm}，k均值算法针对聚类算法所得簇划分C={C1,C2,...,Ck}\mathcal{C}=\{C_1,C_2,...,C_k\}C={C1,C2,...,Ck}最
Nie同学·2024-01-28 07:18

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式推导和求解

强化学习原理python篇02——贝尔曼公式概念bootstrapping（自举法）statevalue贝尔曼公式（BellmanEquation）贝尔曼公式以及python实现解法1——解析解解法2——迭代法atcionvalueRef本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningStateValuesandBellm
WuRobb·2024-01-28 06:42

DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记
Tsukinousag·2024-01-28 03:46

小土堆pytorch学习笔记005 | 完结，✿✿ヽ(°▽°)ノ✿

目录1、损失函数与反向传播2、如何在搭建的网络中使用损失函数呢？
柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:22

深度学习之反向传播

反向传播英文叫做BackPropagation。
丘小羽·2024-01-27 14:50

Pytorch分布式训练：DDP

DDP的大致原理是模型进行拷贝，数据多路输入在模型中求梯度、求多个模型的均值梯度统一做反向传播，大致的前向传播如下图，反向太复杂了不描写，感兴趣
Silver__Wolf·2024-01-26 18:04

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。
孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

个人随笔第三列是jupyter记事本官方github上啥都有（代码、jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍【语言是一个符号】【深度学习是机器学习的一种】最热的方向：深度学习和CV、NLP结合【AI地图】①如下图所示，X
kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

MZI 与 MI 光波导的透射率计算

的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率包含吸收和散射时的透射率MI推荐阅读MZIandMIOpticalWaveguide(马赫曾德与迈克尔逊光波导)正文MZI的透射率计算公式不包含吸收和散射的透射率从MZI的公式推导中我们知道如果入射场的强度为
勤奋的大熊猫·2024-01-26 09:35

通过活动稀疏性和时间上稀疏反向传播的高效循环架构

这使得通过时间反向传播(
fayetdd·2024-01-26 09:41
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