反向传播公式推导第33页

Generative Adversarial Nets 论文笔记

处理过程中，我们同时训练两个模型，通过多层感知机定义在整个训练过程中使用反向传播算法。整个训练和样本生成阶段不需要马尔可夫链和展开的近似推理网络。

不会写代码の程序员·2023-01-29 00:37

GRU详解

GRU是LSTM的一个变种，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，但是GRU计算更简单，更易于实现。

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:31

MLP多层感知机用BP算法更新权值解决异或问题(机器学习实验二）

多层感知机(MultiLayerPerceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践（强烈推荐

长门yuki·2023-01-28 16:21

太赞了！机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)

Datawhale作者：尹晓丹，Datawhale优秀学习者寄语：首先，简单介绍了生成模型和判别模型，对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结；其次，对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读；再次，对三种可能遇到的问题进行了解析

机器学习算法那些事·2023-01-28 15:29

bp神经网络matlab代码_干货 | 智能算法之基于遗传算法的BP神经网络优化算法

BP神经网络中的BP为BackPropagation的简写，意为误差的反向传播。最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于1986年提出来的。

weixin_39823017·2023-01-28 13:54

matlab怎么训练神经网络,matlab神经网络训练方法

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传

普通网友·2023-01-28 13:23

深度学习入门学习笔记

1、神经网络的反向传播2、卷积神经网络CNN原理详解3、卷积神经网络入门4、深层神经网络5、Tensorflow相关

ivory-yy·2023-01-28 13:53

深度学习笔记—从入门到入门

深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型语义分割经典FCN模型（待）deeplabv3+模型（待）目标检测

A1chemist·2023-01-28 13:22

【5-卷积神经网络】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·2023-01-28 13:43

Sigmoid，tanh，Relu，Leaky ReLu，ELU，GeLu 激活函数理解

zero-centered3Tanh3.1缺陷4ReLu4.1缺陷5LeakyReLu6ELU7GeLu7.1基础知识回顾7.1.1正态分布7.1.2概率密度函数7.1.3累积分布函数7.1.4Φ(x)与erf(x)函数关系公式推导

BGoodHabit·2023-01-28 12:07

水平集图像分割

涉及公式推导和原理讲述

thequitesunshine007·2023-01-28 11:33

手写算法-python代码实现逻辑回归（带L1、L2正则项）

手写算法-python代码实现逻辑回归逻辑回归原理解析损失函数定义以及数学公式推导过程解释1：通俗易懂的手推损失函数：解释2：最大似然估计求解参数对损失函数推导梯度python代码实现逻辑回归实例展示sklearn

Dream-YH·2023-01-28 10:16

【机器学习入门】(8) 线性回归算法：正则化、岭回归、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集

在上一篇文章中我介绍了线性回归算法的原理及推导过程：【机器学习】(7)线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降本节中我将借助Sklearn库完成波士顿房价预测，带大家进一步学习线性回归算法

立Sir·2023-01-28 10:41

Pytorch量化感知训练

在这个过程中，所有计算（包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算）都是以浮点计算实现

@BangBang·2023-01-28 10:13

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

()的inplace，另外一种是赋值的时候出错，如a+=1要改为a=a+1等；（1）self.relu=nn.ReLU(inplace=True)得把某些地方的inplace改为False，否则不支持反向传播

litchi&&mango·2023-01-28 10:12

为了找工作而准备的日常-第二天

大致将python中所有的基础知识过了一遍，同时详细回顾了word2vec的原理，心中有了一个大概，但是有些地方还是不太清楚，明天将几篇论文再阅读一篇，尝试自己手推反向传播，更新词向量一级其中的参数。

PassionateLee·2023-01-28 03:56

BIM、TfIdf、BM25和BM25F

假设及公式推导概率检索模型：BIM+BM25+BM25FBIM、Idf、TfIdf、BM25和BM25F之间的联系BIM在什么样的条件下退化成Idf，怎么推导的？

大鱼奔大江·2023-01-27 18:00

Python 机器学习——回归（逻辑回归）

0 前言本次教程分为三部分逻辑回归在二分类问题的应用逻辑回归在大数据集多分类问题的应用练习题如想了解逻辑回归的相关理论知识，可以参考：LogisticRegression（逻辑回归）原理及公式推导1 考试成绩预测

LowoL·2023-01-27 14:04

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：集成模式

前情回顾决策树CART树的实现结论速递本章节从误差的来源入手，结合数学公式推导，了解了集成模型的目的，随后学习了集成学习的几种方法，分别是基础的bagging和boosting，还有stacking和blending

SheltonXiao·2023-01-27 12:21

圆台体积公式推导论文

大家好，我叫于士淋，刚开学，我们学了圆柱与圆锥，在未来发展那里，有球体，圆台，圆锥体体积公式推导等等很多未知东西，但是，我却选择了圆台的体积公式推导作为挑战，在周末里进行。

于士淋·2023-01-27 12:56

反向传播算法原理(BP算法)(直观易懂)

反向传播(BackPropagation、BP算法)反向传播是对于神经网络来说最重要的算法反向传播是求偏导的过程反向传播的核心是计算图（如下图所示）a和b：输入量/权重，可经一系列运算得到e=(a+b)

璞玉牧之·2023-01-27 10:53

PyTorch深度学习-01概述（快速入门）

.HumanIntelligence3.Machinelearning4.Howtodeveloplearningsystem:5.Newchange6.neuralnetworks(神经网络)6.1反向传播

璞玉牧之·2023-01-27 10:17

边缘检测、Padding、stride、三维卷积

其它垂直边缘检测的过滤器：scharrfilter：sobelfilter：也可以通过神经网络的反向传播去学习过滤器的取值。

劳埃德·福杰·2023-01-27 10:46

回归分析常量_【模型篇】逻辑回归（Logistic Regression）

公式推导逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。

weixin_39834780·2023-01-27 09:00

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax

夢の船·2023-01-27 09:29

第十二次作业神经网络公式推导

物联202邱郑思毓2008070213作业要求：进行学习的神经网络反向传播公式进行推导总结完成情况：

Prins!·2023-01-27 08:17

机器学习--神经网络算法系列--BackPropagation算法

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看

日有所进·2023-01-27 08:43

机器学习04 决策树

本章数学公式推导较少，重点在于理解决策树的生成过程。决策树（decisiontree）是一种基本的分类和回归方法，《机器学习》第四章中主要讨论用于分类的决策树。决策树学习的目的：产生一棵泛化能力强

思想在拧紧·2023-01-27 08:10

反向传播神经网络（BPNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、前向传播2、反向传播3、激活函数4、神经网络结构二、BP神经网络的实现1、训练过程（BPNN.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、理论基础反向传播神经网络

七层楼的疯子·2023-01-27 08:09

机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

机器学习中BatchSize、Iteration和Epoch的概念Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。

DoubleLin_·2023-01-27 07:57

Task6 神经网络基础

_一杯凉白开·2023-01-26 14:31

神经网络-前向传播

上文：https://blog.csdn.net/weixin_43955293/article/details/120293820BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络

daoboker·2023-01-26 13:28

机器学习前向传播，反向传播

吴恩达机器学习一、神经网络二、前向传播算法2.反向传播算法代价函数推导过程代码实现一、神经网络神经网络是模仿大脑神经元，建立的模型。

不自知的天才·2023-01-26 13:57

神经网络前向传播与反向传播

神经网络神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练出一个最符合真实数据的映射f。训练最符合真实数据f的过程就是神经网络的训练过程，神经网络的训练可以分为两个步

月下独听雪·2023-01-26 13:27

神经网络的前向传播与反向传播

神经网络的前向传播和反向传播相信一开始，大家可能都对神经网络的前向传播和反向传播很头疼，我之前也是一样，后来慢慢懂了，现在深感知识传递的重要性。

你们卷的我睡不着QAQ·2023-01-26 13:27

每天五分钟机器学习：神经网络的前向传播和反向传播算法的总结

我们可以认为神经网络的前向传播是从前到后逐渐计算，而反向传播是从后到前逐渐计算。

幻风_huanfeng·2023-01-26 12:26

值得收藏，这份机器学习算法资料着实太香

最初接触的是周志华老师的《机器学习》一书，这本书公式推导具体到每一步，十分详尽，是一本不可多得的理论书籍。

机器学习社区·2023-01-26 10:52

《机器学习实战笔记》-逻辑回归-梯度上升法

主要难点：公式推导和边界函数的设定importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp'''求函数f（x）=-x^2+4x的最大值'''defgradient_Ascent_test

代码太难敲啊喂·2023-01-26 10:45

PyTorch从入门到精通(转载)

目录创建张量pytorch与numpy变量转换维度变换索引与切片操作数学运算autograd：自动求导张量梯度自定义数据集训练模型搭建网络权重初始化对网络中的某一层进行初始化对网络的整体进行初始化损失函数反向传播优化器更新模型参数

心无旁骛~·2023-01-26 10:36

深度学习-序

文章列表(1)深度学习-感知器(2)线性单元和梯度下降(3)神经网络和反向传播算法(4)卷积神经网络(5)循环神经网络(6)长短时记忆网络（LSTM）(7)递归神经网络深度学习是什么在人工智能领域，有一种方法叫机器学习

Gavin_hello·2023-01-26 09:47

为什么你烫头永远失败，以及如何与Tony老师沟通

烫头不像1+1=2可以精确量化，也没有严格公式推导，而是一项随机性极大的活动。

王喵叽_·2023-01-26 04:55

自动编码器检测检测信用卡欺诈

其应用了反向传播，可将目标值设置成与输入值相等。自动编码器属于无监督预训练网络（UnsupervisedPretainedNetworks）的一种。

Elwood Ying·2023-01-26 02:37

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。

拓端研究室TRL·2023-01-25 23:35

李航：统计学习方法学习笔记 2 感知机三问

李航：统计学习方法学习笔记2感知机三问1.空间中任意一点x0到超平面S的距离公式推导2.Novikoff定理中为何可以直接令∣∣w^opt∣∣=1||\hatw_{opt}||=1∣∣w^opt∣∣=1

雪清Fand·2023-01-25 12:58

【面试克星】【公式少代码少话多】Vins-Mono初始化部分概要说明

问的时候多是概念性问题，一般不要求展示代码细节和公式推导。所以针对这种case有了这篇博客。方便大家快速理解这个过程，便于后续进一步学习细节。

铃灵狗·2023-01-25 12:27

Datawhale吃瓜教程Task4

参考资料：【吃瓜教程】《机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集_哔哩哔哩_bilibili

丝竹青云·2023-01-25 11:28

【李宏毅机器学习笔记】9、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）

【李宏毅机器学习笔记】4、Classification【李宏毅机器学习笔记】5、LogisticRegression【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍DeepLearning【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播

qqqeeevvv·2023-01-25 11:26

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

optimizer.zero_grad()##梯度清零preds=model(inputs)##inferenceloss=criterion(preds,targets)##求解lossloss.backward()##反向传播求解梯度

橘子味的苹果·2023-01-24 15:13

【PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？】

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

☞源仔·2023-01-24 15:13

自动微分----pytorch中的梯度运算与反向传播函数(预备知识)

文章目录自动微分一个简单的例子非标量变量的反向传播分离计算Python控制流的梯度计算小结自动微分正如微积分中所说，求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。

Gaolw1102·2023-01-24 15:41

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