反向传播公式推导第32页

多层感知机的反向传播算法

1基本概念前向传播多层感知机中，输入信号通过各个网络层的隐节点产生输出的过程称为前向传播。图形化表示下图展示了一个典型的多层感知机定义第(l)(l)(l)层的输入为x(l)x^{(l)}x(l)在每一层中首先利用输入x(l)x^{(l)}x(l)计算仿射变换z(l)=W(l)x(l)+b(l)z^{(l)}=W^{(l)}x^{(l)}+b^{(l)}z(l)=W(l)x(l)+b(l)然后激活函

cute_Lily·2023-02-01 10:07

学习笔记-深度学习部分

1、神经网络基础与多层感知机1.1人工神经元1.2多层感知机1.3激活函数1.4反向传播算法1.5损失函数更多损失函数可到PyTorch网站：https://pytorch.org/docs/stable

吉庆@数据安全·2023-02-01 10:36

分类算法

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer)和输出层(

Star先生·2023-02-01 09:27

BP神经网络算法实现 C++

由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。

AquilaEAG·2023-02-01 08:37

【深度学习原理第1篇】前馈神经网络，感知机，BP神经网络

学习神经网络前向传播与反向传播推导过程必须了解，这是许多网络的基础，推荐下面的up主

小样5411·2023-01-31 23:41

深度学习之前馈神经网络（前向传播和误差反向传播）

这篇文章主要整理三部分内容，一是常见的三种神经网络结构：前馈神经网络、反馈神经网络和图网络；二是整理前馈神经网络中正向传播、误差反向传播和梯度下降的原理；三是梯度消失和梯度爆炸问题的原因及解决思路。

weixin_30813225·2023-01-31 23:40

机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯它是基于特征独立和贝叶斯定义的一种算法，它在许多分类上都有非常好的效果，由于朴素贝叶斯算法可以通过公式推导，因此有非常坚实的数学基础，朴素贝叶斯模型对数据参数据要求不高，对数据缺失并不敏感。

不准熬夜码代码·2023-01-31 23:06

【神经网络】FNN——前馈神经网络、前向传播、反向传播详解

FNN网络结构：（1）FNN可以理解为多层感知机，即：包含多个隐藏层的神经网络（2）层与层之间是全连接的，即：相邻两层的任意两个节点都有连接FNN前向传播：（1）每个神经元以上一层各个节点输出作为输入，通过线性变换（结合偏置）和非线性函数激活，得到这个节点的输出，并传递给下一层的节点（2）输入层的节点对数据不做任何处理，节点个数等于输入自变量x的维度（3）输出层的节点个数等于输出因变量y的维度FN

IUN_2930·2023-01-31 23:06

多层感知机/器-MLP

构造输入输出对，以监督学习的方式训练MLP，通过BP算法反向传播误差信号，链式求导，得到loss关于各个模型参

就是杨宗·2023-01-31 23:32

手写体识别实现

依次编程实现输入数据和正确答案数据的准备、各个网络层的封装类、正向传播和反向传播的函数。在完成每轮epoch后，对误差进行测算并显示。

PLZGAV·2023-01-31 19:08

pytorch 学习

梯度消失或梯度爆炸当每一层的梯度是小于1的数，当进行反向传播时，随着网络越深，梯度越接近零反之，当每一层的梯度是大于1的数…所以通常需要对数据进行标准化处理，权重初始化，以及用BN层，在ResNet网络中使用了

Da_Shan_·2023-01-31 16:56

PyTorch深度神经网络及训练入门

目录图片数据预处理torchvision中datasets的数据文件夹中的数据神经网络一般步骤数据准备网络的定义权重初始化损失函数和反向传播优化器总结图片数据预处理torchvision中datasets

程研板·2023-01-31 12:29

常用矩阵求导公式推导

引论矩阵求导的方法一直以来都很让我困惑，最近看了一些博客参考，得到了一些理解。接下来尝试从最基础的地方开始讲，在中学的时候，我们最常见到的函数是一元函数，类似这种：f1(x)=xf2(x)=ax2+bf_1(x)=x\\f_2(x)=ax^2+bf1(x)=xf2(x)=ax2+b它们的求导很简单：df1(x)dx=1df2(x)dx=2ax\frac{\text{d}f_1(x)}{\text{

棕熊的肚皮·2023-01-31 10:15

NLP（二）：自然语言处理综述

这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：自然语言处理初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-01-31 09:10

主题阅读卡片0002:深度学习[Deep Learning]

───┃┃反向传播是深度学习使

wangwox·2023-01-31 09:59

“深度学习”学习日记。与学习有关的技巧--权重的初始值

这关系到神经网络的学习能否成功；在以前误差反向传播法和神经网络学习的算法实现这两篇文章中，对权重的初始值的确定是这样的：classTwoLayerNet:def__init__(self,input,hidden

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-31 09:55

北大Tensorflow2.0（一）

Tensorflow2.0在线源码：https://github.com/jlff/tf2_notes【参考】【北京大学】Tensorflow2.0搭建一个神经网络入门Tf2.0第一讲文章目录1、损失函数2、反向传播

Joanne Sherkay·2023-01-31 08:19

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam五种反向传播优化器神经网络八股

如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

《机器学习》阅读笔记第五章

Contents神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

python求函数曲率_曲率计算公式推导

曲率半径公式推导曲率(k):描述曲线下降长度随角度变化，${\rm{k}}=\mathop{\lim}\limits_{\alpha\to0}\left|{\frac{{\Delta\alpha}}{{

蛋糖·2023-01-31 07:55

【从FT到DFT和FFT】（三）从离散傅里叶变换到快速傅里叶变换

Twilight Sparkle.·2023-01-31 02:54

Quantization Networks

在对网络进行量化处理时，一个很常见的问题是，量化函数几乎不可导，因此很难通过反向传播来更新参数。为了解决这个问题，人们提出了种种近似方法。

JachinMa·2023-01-31 01:00

深度学习可解释性研究（二）： Understanding Black-box Predictions via Influence Functions（详细公式推导）

该文章从鲁棒性的角度出发，对深度学习模型的可解释性进行分析，这应该是我目前为止读过最难的一篇文章，有很多公式需要推导理解，有很多细节需要慢慢品味，但文章确实是难得一见的好文章，我会尽可能把我自己的理解写清楚，把公式写明白，但有些地方确实超出我目前的能力范围，可能理解有误，欢迎指出。假如说，现在我们做了一个图像分类模型，我们在训练集中挑选一个训练样本，添加一些扰动（在这里就是对图像增加噪声，如果是N

JessssseYule·2023-01-30 21:02

高频面试题

产生：反向传播+梯度下降解决：减小层数；调整学习率；跳过连接（shortcut），lstm，batchnorm3、rnn梯度消失有何不同维度不同：时间维度（会消失），纵向维度含义不同：重要信息的消失4、

wenyilab·2023-01-30 21:55

【Unity3D】卷轴特效

以下是卷轴特效原理及公式推导，将屏幕坐标(x)映射到纹理坐标(u)。注意：屏幕坐标x值域为[0,ScreenWidth]，这里已归一化到[0,1]。

little_fat_sheep·2023-01-30 20:53

【Unity3D】半球卷屏特效

1）凸变换原理以下凸变换的原理图及公式推导，该图是截面图，vertex是屏幕坐标，texture是纹理坐标。注意：屏幕坐标原坐标原点在屏幕左上角，y轴向下，x

little_fat_sheep·2023-01-30 20:52

AI System 人工智能系统 TVM深度学习编译器 DSL IR优化计算图编译优化内存内核调度优化 DAG 图优化 DFS TaiChi 函数注册机 Registry

EwenWanW·2023-01-30 15:04

卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。

普通网友·2023-01-30 14:37

深度神经网络基础-池化

防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。反向传播把梯度直接传给前一层的某个像素，其他像素梯度为0.

北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、径向基神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、径向基神经网络的实现1、训练过程（RBFNN.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·2023-01-30 12:12

梯度下降算法_梯度下降算法中的偏导公式推导

前言：最近在跟着吴恩达老师(AndrewNg)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先

weixin_39882948·2023-01-30 12:02

梯度下降法推导

**梯度下降法公式推导**梯度下降法简单的来说就是一种寻找最小值的点的方法，是机器学习和深度学习中常用的优化器，具体又可分为批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）和小批量梯度下降（MBGD），本文不对这些问题做讨论只是从数学角度来推导神经网络中的数学武器

废话会浪费话费·2023-01-30 12:29

深入浅出卡尔曼滤波器算法

卡尔曼滤波器的学习笔记数据处理的常用方式数据融合卡尔曼滤波器公式推导协方差矩阵推导总结数据处理的常用方式在讨论卡尔曼滤波器的思想之前，先从大多数人熟悉的环节开始讲起。

五年工龄毕业生·2023-01-30 11:47

torch中的实现简单的反向传播

#加油加油加油#认真对待每一行代码#努力写好每一行代码#搞懂每一行代码importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])w.requires_grad=True"""因为torch.Tensor函数，所以我们的w是一个张量；下面我们计算时，返回的也是张量；这样就可以有一其他功能，便可直接函数取出我们想要的

城峰·2023-01-30 08:32

深度学习的训练流程（前向传播，损失函数，优化器，反向传播更新w和b）

代价函数是凸函数但是模型中加完非线性激活后，非线性层之间的多次复合变换，使得模型变的极为复杂，求出的预测值带入损失函数后，代价函数就不见得是凸函数了我们要求出代价函数的全局极小值点，由于有理论指出：代价函数的大部分极小值点足够接近全局极小值点。所以我们求极小值点就可以方法：使用梯度下降算法（梯度指函数在该点处沿着该方向增长最快，那么我们沿着梯度的反方向，就可以使该函数在该点出下降最快）为了使w和b

【变强大】·2023-01-30 05:39

python实现2D图像线性插值旋转和双线性插值旋转

O1坐标相对于O2应为(x1-W/2,-y1+H/2)坐标平移计算方式：设原图中的像素点为[X0，Y0，1]，图像的宽为W，高为H，则变换后的坐标为[X1，Y1，1]，计算公式为：2）旋转角度计算上面的公式推导讲的还

花生米生花@·2023-01-29 20:06

【论文笔记】SELF：Structural Equational Likelihood Framework for Causal Discovery

StructuralEquationalLikelihoodFrameworkforCausalDiscovery一、背景介绍1.基于全局视图的方法2.基于局部视图的方法总结二、SELF正文三、解决优化问题附录.公式推导论文传送门

进击的趴菜·2023-01-29 20:32

BP神经网络的结构

它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型

vili_sky·2023-01-29 17:56

BP神经网络基本概念

BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。大家记住，反复的念这句话：反向传播，反向

TOM_wangc·2023-01-29 17:23

机器学习笔记（12）图解LSTM与GRU的区别以及各单元公式推导

发现无论哪场面试，LSTM与GRU的细节区分被提问的概率都很高，今天简单分析一下参考资料：https://m.sohu.com/a/336551522_99979179https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92LSTM公式为i的计算常被称为输入门，f的计算常被称为遗忘门，注意和tahn做运算的是输入门。简单说明LSTM的整个过程：1.首先输入为三个值，一个是此刻的

是魏小白吗·2023-01-29 14:47

数学建模常用模型简介&其他模型大全汇总

学习过程中无法直接找到原始数据之间的关系，但可以找到原始数据变化速度之间的关系，通过公式推导转化为原始数据

Jeankyw·2023-01-29 11:46

PyTorch深度学习笔记

反向传播:正向传播是z=x1*w1+x2*w2+b,然后通过激活函数表示成一个想要的曲线(比如要表示它的概率,则一般希望是在0-1区间内,使用sigmond函数)反向传播是指,你的w1,w2和b是随机生成的

Galaxy_5688·2023-01-29 11:01

【CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED】解决方法

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED解决方法最近在训练StructureNet的时候出现了一个错误：这个错误是在反向传播backward()那一步出现的，网上搜了很多相关资料

swr_better·2023-01-29 10:26

协方差公式性质证明过程_高斯过程原理、可视化及代码实现

本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归GaussianProcessRegression基本原理、超参优化、高

weixin_39631467·2023-01-29 09:32

崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（3）粒子滤波原理及算法流程

贝叶斯滤波公式推导分为两步，详细推导过程请见：崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特

今天也是睡觉的一天·2023-01-29 09:31

标准高斯过程回归（Gaussian Processes Regression, GPR）从零开始，公式推导

一、什么是高斯过程回归，他是用来干什么的高斯过程回归是一种监督学习方法，我们可以将回归理解为拟合，比如：线性拟合，就是将一些数据拟合成一条直线。那么高斯过程回归就是将数据拟合成高斯过程，进而实现预测。举个例子：我们在同一地点从上午八点开始，每隔一个小时采集一次气温，直至下午五点结束。那么我们可以用采集到的气温信息，拟合成高斯过程去预测一个小时之后的气温。再举个例子：我们在同一时间内，在不同的地方采

今天也是睡觉的一天·2023-01-29 09:59

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

学习资料：[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法

Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

【第一周】深度学习基础

第一周】深度学习基础深度学习和pytorch基础1.视频学习1.1绪论从专家系统到机器学习从传统机器学习到深度学习深度学习的能与不能1.2深度学习概述浅层神经网络：生物神经元到单层感知器，多层感知器，反向传播和梯度消失神经网络到深度学习

Hekiiu·2023-01-29 09:00

生成对抗学习

生成对抗学习自动编码器复习生成式对抗网络介绍训练判别器训练生成器数据集模型构建生成器判别器模型训练自动编码器复习核心目标：构建输入等于输出用途：降维、特征提取、初始化深度网络训练方式：梯度下降+反向传播生成式对抗网络介绍最小最大游戏

闲看庭前梦落花·2023-01-29 08:58

深度学习基础入门

一.神经网络基础线性函数：从输入到输出的映射损失函数=数据损失+正则化惩罚项我们总是希望模型不要太复杂，过拟合的模型是没用的反向传播加法门单元：均等分配MAX门单元：给最大的乘法门单元：互换允许信息从损失函数反向流动来计算梯度从训练数据来看

奔跑的蜗牛君666·2023-01-29 08:38

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