反向传播公式推导第31页

机器学习-梯度消失和梯度爆炸

反向传播算法的影响上图为一个四层的全连接网络，假设每一层网络的输出为，其中代表第i层的激活函数，x代表第i层的输入，即第i-1层的输出，令和分别表示第i层的权重和偏置量，那么可以得出，可以简化为。

Hank0317·2023-02-03 17:04

天原笔记（3）气旋与反气旋

用最人话的人话讲天原，侧重经验性结论，公式推导部分较少，结构清晰，看着轻松超链接有系列文章的链接，每一个对应一章文章目录天原笔记（3）气旋与反气旋系列文章链接汇总第一章：大气运动的基本特征第二章：气团与锋第三章

RedGhost117·2023-02-03 16:55

第一门课神经网络和深度学习第三周浅层神经网络

八、激活函数的导数九、神经网络的梯度下降十、直观理解反向传播十一、随机初始化作业代码一、神经网络概述二、神经网络的表示我们有输入特征x1,x2,x3,它们被竖直地堆叠起来，这叫做神经网络的输入层。

老干妈拌士力架·2023-02-03 11:47

OpenMMLab AI实战营打卡-第1课

我在此之前没有正式系统的学习机器学习的理论，仅仅浏览过一点项目，所以今天的介绍，特别是深度学习训练部分（如梯度下降、反向传播算法）给我了很大启发，也让我更有兴趣迎接接下来的课程

m0_61420917·2023-02-03 11:14

数值稳定性

后来明白了，课程中所讲的数学公式推导，就是为了证明Xavier的起作用的数学原理，Xavier是权重初始化的一种方法，通过控制权重的方差为一个固定值来起到稳定数值的作用。

杜仲Don·2023-02-03 11:38

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络Contents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks

tina_ttl·2023-02-03 09:17

深度学习课后作业4

习题4-8为什么用反向传播算法进行参数学习时要采用随机参数初始化的方法而不是直接令W=0,b=0?习题4-9梯度消失问题是否可以通过增

白小码i·2023-02-03 07:02

HBU_神经网络与深度学习作业9 随时间反向传播算法的实现

习题1推导循环神经网络反向传播算法BPTT.一些已知的东西：z1=Uh0+Wx1+bz2=Uh1+Wx2+bz3=Uh2+Wx3+bh1=f(z1)y1^=g(h1)z_1=Uh_0+Wx_1+b\\z

ZodiAc7·2023-02-03 07:32

神经网络的初步构建

神经网络算法几乎成为深度学习的代名词，未解决不同的场景问题，新的算法层出不穷，而BP（BackPropagation）算法，又称为误差反向传播算法，是最早的人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

北京挖掘机·2023-02-03 01:40

卷积神经网络（CNN）

BP神经网络简介信息的正向传播与误差的反向传播梯度下降算法修正权值收敛慢，冗余，过拟合卷积神经网络存在包含卷积层与子抽样层的特征抽取器，整个网络由三部分组成：输入层(INPUT)，n个卷积层与子抽样层（

_不知年·2023-02-03 01:10

Otsu大津算法公式推导及python实现

二、公式推导及实现1.求类间平方差2.opencv-python编程实现2.1引入图像并灰度化2.2查看灰度值的分布情况2.3求全局平均阈值2.4求最大类间方差3.算法的验证总结前言OTSU（大津算法）

在努力一点·2023-02-02 23:43

PyTorch模型训练梯度反向传播遇到的几个报错解决办法

森尼嫩豆腐·2023-02-02 23:08

反向传播算法

反向传播算法（BackpropagationAlgorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，本文将介绍该算法的原理。上图是一个简单的神经网络，我们用它来实现二分类。

jerrychenly·2023-02-02 18:11

一个可微的轨迹训练方法：How To Train Your Deep Multi-Object Tracker

为了使得反向传播损失通过网络，提出了新的模型DHN来以可微的方式来进行匹配预测轨迹和GT目标。通过实现证明了提

三木ぃ·2023-02-02 17:35

pytorch学习 -- 反向传播backward

pytorch学习–反向传播backward入门学习pytorch，在查看pytorch代码时对autograd的backard函数的使用和具体原理有些疑惑，在查看相关文章和学习后，简单说下我自身的理解

我是YJJ啊·2023-02-02 16:20

数据加载Dataset和DataLoader的使用

但是在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成个个的batch,同时还会对数据进行预处理

追光少年羽·2023-02-02 16:49

PyTorch深度学习-04反向传播（快速入门）

“山高路远，只看自己”博主主页：@璞玉牧之本文所在专栏：《PyTorch深度学习》博主简介：22级大数据专业大学生，科研方向：深度学习，持续创作中目录1.BackPropagation(反向传播)1.1Computergradientinsimplenetwork

璞玉牧之.·2023-02-02 16:17

725个必备机器学习术语

-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation累积误差反向传播

AbnerAI·2023-02-02 16:17

基础神经网络

第一层为输入层，输入数据●最后一层为输出层，输出结果（可以有多个输出如多分类场景）●中间为隐含层2、3个隐含层以上可称为深度学习/深度神经网络●数据预测从输入到输出称为前向传播FP●数据训练更新参数的过程为反向传播

Xagorz·2023-02-02 15:29

CNN（卷积神经网络）提取图像特征

CNN提取图像特征原文链接#文中简单的反向传播代码python版本importnumpyasnpdefsigmoid(x):#激活函数，将得到的值归一化在某一范围内return1/(1+np.exp(-

Alina_hust·2023-02-02 13:34

MeanShift聚类（均值漂移）

代码实现，参数原理，完整代码原理，公式推导

皮皮婧a·2023-02-02 11:10

插值法亚像素边缘检测（拉格朗日多项式插值法）

原理拉格朗日插值法的直观理解和推倒思路，下面知乎这位马同学讲的很好理解https://www.zhihu.com/question/58333118这篇博客把整个数学原理，公式推导，讲的很详细了https

球三·2023-02-02 11:09

EM算法详解

oskor·2023-02-02 11:30

机器学习笔记——深度学习入门篇

前向传播与反向传播转载于:https://www.cnblogs.com/hdu-cpd/p/5988606.html

weixin_30240349·2023-02-02 10:10

神经网络数学原理与编码逻辑（一）无隐层模型

本文不会过多的介绍梯度下降或反向传播等参数更新的原理或动力学原理，而是以

_pinnacle_·2023-02-02 10:31

罗德里格公式推导

问题已知一个向量v⇀\overrightharpoon{v}v和一个旋转轴kˆ\text{\^{k}}kˆ(单位向量)，v⇀\overrightharpoon{v}v绕kˆ\text{\^{k}}kˆ旋转θ\thetaθ,求旋转后的向量vrot⇀\overrightharpoon{v_{rot}}vrot$.罗德里格公式罗德里格公式可解决上述问题，公式为：vrot⇀=cos⁡θv⇀+(1−cos⁡

哇咔咔咔哈哈哈·2023-02-02 09:55

机器学习算法 - 线性模型（公式推导+代码）

文章目录一、线性回归1.线性回归描述2.线性回归公式（正规方程求解）2.1一元回归公式推导2.2多元回归公式推导3.梯度下降法求解3.1一元线性回归3.1.1梯度下降法求解线性回归（推导过程）3.2多元线性回归之梯度下降法

why do not·2023-02-02 08:38

L2 Normalization（L2归一化）反向传播推导

L2Normalization的反向传播推导在反向传播求导时，我们需要求出每一个输入的梯度，即。由链式法则可得：其中为上一层反向传播回来的梯度。因为在L2归一化公

YoungLittleFat·2023-02-02 00:11

【2021.07】datawhale组队学习李宏毅task04

文章目录深度学习的发展趋势深度学习的三个步骤Step1：神经网络完全连接前馈神经网络全链接和前馈的理解深度的理解矩阵计算本质：通过隐藏层进行特征转换示例：手写数字识别Step2：模型评估Step3：选择最优函数反向传播思考隐藏层越多越好

Mounvo·2023-02-01 23:07

Pytorch框架学习个人笔记4---反向传播

文章目录前言一、原理回顾二、激活函数三、张量四、代码实现五、作业总结前言这一讲主要介绍的是反向传播算法。

疯_feng·2023-02-01 19:33

Pytorch ---- 反向传播学习笔记~~~~~

今天学反向传播。反向传播损失公式：W1为权重矩阵。b1（bias）为偏置向量。解释一下为什么这里的W不再是前面学过的单一的权重值而是变成了矩阵。

深度不学习！！·2023-02-01 19:01

神将网络(3)反向传播算法及推导

1.反向传播算法在前一篇文章中我们介绍了神经网络的前向传播并构建出了损失函数。我们从输入层开始一层一层向前进行计算，一直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}(x)hθ(x)。

是忘生啊·2023-02-01 19:59

第四章.神经网络—单层感知器

第四章.神经网络4.1单层感知器1.单层感知器示意图1).第一种表示方法：举例说明：2).第二种表示方法：公式推导：举例说明：预测值(y)和标签值(t)相同，停止迭代循环.2.学习率η1).η取值说明：

七巷少年^ω^·2023-02-01 19:56

pytorch学习笔记9-损失函数与反向传播

2.1nn.L1Loss2.2nn.MSELoss2.3nn.CrossEntropyLoss3.将交叉熵损失函数用到上节的神经网络结构中4.优化器正文1.损失函数作用：1.计算实际输出和目标之间的差距2.为我们更新输出提供一定依据（反向传播

ThreeS_tones·2023-02-01 19:25

运动目标检测之光流法（2）：金字塔Lucas-Kanade算法

参考链接1：添LK金字塔光流法与简单实现参考链接2：LK算法改进（金字塔LK）参考链接3：看公式推导1.光流法在计算机视觉中，Lucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。

vitalgirl·2023-02-01 18:50

NLP涉及技术原理和应用简单讲解【一】：paddle（梯度裁剪、ONNX协议、动态图转静态图、推理部署）

例如：在梯度反向传播中，如果每一层的输出相对输入的偏导>1，随着网络层数的增加，梯度会越来越大，则有可

汀、·2023-02-01 17:11

干扰管理学习日志9-------强化学习_联邦学习_功率分配

目录一、文章概述二、系统环境三、理论模型1.系统目标2.公式推导四、应用算法1.顶层设计2.强化学习(1)输入状态(2)输出动作(3)环境反馈3.联邦学习4.伪代码五、性能表征1.泛化性本文是对论文《TransmitPowerControlforIndoorSmallCells

@白圭·2023-02-01 16:28

XGBoost 知识点总结

1.1.2目标函数：训练损失+正则化1.1.3为什么需要一般性原则1.2决策树集成1.3树提升1.3.1AdditiveTraining1.3.2模型复杂度1.3.3结构分1.3.4学习树结构1.4小结二、公式推导解释

dfsj66011·2023-02-01 15:09

pytorch在定义网络时需要注意的一些

要反向传播误差，我们要做的只是对loss.backward()。不过，您需要清除现有的梯度，否则梯度将累积到现有的梯度中

feng3702592·2023-02-01 14:50

matlab 神经网络设计多层隐含层_【MATLAB深度学习】多层神经网络

真正的难题在于怎么定义隐藏节点的误差，于是有了反向传播算法。反向传播算法的重要性在于，它提供了一种用于确定隐含节点误差的系统方法。在该算法中，输出误差从输出层逐层后移，直到与输入层相邻的隐含层。

weixin_39639653·2023-02-01 13:55

traingdx函数

其描述为：带冲量（momentum）的梯度下降(gd,Gradientdescent)和具有自适应学习速率（lr,learningrate）的反向传播(bp)的一种多层感知机（MLP，multi-layerperceptron

拦路雨g·2023-02-01 13:53

卷积神经网络基本组成结构

深度学习三部曲step1：搭建神经网络结构（用于提取输入图像的特征）step2：找到一个合适的损失函数（如crossentropyloss，MSE，MAE）step3：找到一个合适的优化函数，更新参数（如反向传播

sweetboxwwy·2023-02-01 13:14

卷积神经网络基本结构

其包含两个过程：前馈计算和反馈传播（反向传播实现），个人认为二者是不同的，反向传播是反馈传播的一种实现方式。其中前馈计算用于提取

coding-the-world·2023-02-01 13:43

集成算法终极模型之《手撕 xgboost》—附详细手推公式

但是我要说的是：涉及到的公式推导并不难，求导会吧？泰勒公式学过吧？会这两个基本就够了。思维上的跳跃就更容易

小一的学习笔记·2023-02-01 12:34

#机器学习公式推导#logistics 回归

logistics回归虽然名字叫回归，但其实是一种分类算法，有很多优点，1、判别式算法，直接对数据进行建模，不需要考虑数据的分布，也就是不需要考虑Y的先验这个问题。2、实现简单，目标函数是可导的凸函数，方便求最优解。以下我们以二分类为例介绍这一个算法。一说到二分类问题，我们自然会联想到分段函数（或称阶跃函数），设定一个阈值，大于阈值为正例，小于阈值为负例，图像如下：可以很明显的发现一个问题，我们在

cher12301·2023-02-01 12:27

Batch Normalization

一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。

浩波的笔记·2023-02-01 12:07

多层感知机和神经网络的区别_百面机器学习笔记 | 第九章：前向神经网络 | 03 多层感知机...

在网络训练中，前向传播最终产生一个标量损失函数，反向传播算法（

weixin_39754411·2023-02-01 10:41

深度学习基础多层感知器&反向传播算法

定义：1.W(l)W^{(l)}W(l)为第(l−1)(l-1)(l−1)层至第l层的权重矩阵，wj,k(l)w^{(l)}_{j,k}wj,k(l)为W(l)W^{(l)}W(l)中的第行第kkk列的一项，表示第(l−1)(l-1)(l−1)层第kkk个节点到第lll层第jjj个节点的权重（注意这里j,kj,kj,k的对应）。2.b(l)b^{(l)}b(l)为第lll层的偏置向量，bj(l)b

NK_ZZL·2023-02-01 10:40

基于误差反传的多层感知器——BP神经网络

郑重声明：以下内容，完全参考韩力群编著的《人工神经网络理论，设计及应用》BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

Sunny_Jie·2023-02-01 10:09

机器学习之多层网络前向传播和反向传播

机器学习之多层网络前向传播和反向传播在上一篇文章中提到了单层感知机的前向传播和后向传播。现在再谈谈对多层感知机的前向、后向传播的理解。多层感知机顾名思义，就是由多个神经元构成的一组网络。

西红柿是番茄·2023-02-01 10:08

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