反向传播公式推导

PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？optimizer.zero_grad()的意义

optimizer.zero_grad()意思是把梯度置零，也就是把loss关于weight的导数变成0.在学习pytorch的时候注意到，对于每个batch大都执行了这样的操作：optimizer.zero_grad()##梯度清零preds=model(inputs)##inferenceloss=criterion(preds,targets)##求解lossloss.backward()#
CV-杨帆·2023-01-24 15:35

pytorch中反向传播，梯度保留，梯度分离，梯度清零，梯度累加等相关问题解析

梯度保留Q(question):pytorchautograd非叶子节点的梯度会保留么？A(answer):1.只有叶子节点的梯度得到保留，中间变量的梯度默认不保留2.叶子节点的值在求梯度前不允许更改示例>>>a=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)>>>b=torch.tensor(3.0)>>>c=a*a*5>>>d=c*c*b>>>d.backward()
千禧皓月·2023-01-24 15:33

机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第2线性模型（学习笔记+公式推导）

Task02详读西瓜书+南瓜书1基本形式假如说现在有一个正态分布，正态分布由mu和sigama决定，极大似然估计就是用来确定正态分布的这两个参数的3.2多元线性回归对线性回归方程进行化简将b=wd+1∗1b=w_{d+1}*1b=wd+1∗1因此要在向量www后面补一个wd+1w_{d+1}wd+1,向量xxx后面补一个111，化成两个向量内积的形式将最小二乘法得到的式子向量化，便于用numpy计
爱吃肉爱睡觉的Esther·2023-01-24 11:29

【4-网络八股扩展】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·2023-01-24 11:21

Pytorch中BatchNorm中running_mean和running_var的计算方法

并且没有进行损失计算和梯度更新，但这个过程中running_mean和running_var会进行更新，所以也验证了running_mean和running_var只受模型的模式（train模型或eval模型)的影响，与是否进行反向传播
FY_2018·2023-01-24 11:15

【3-神经网络八股】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·2023-01-24 11:43

长短期记忆（LSTM）详解

https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）输入门、遗忘门和输出门（2）候选记忆细胞（3）记忆细胞（4）隐藏状态（5）输出2、反向传播
tt丫·2023-01-23 19:36

Yolo - 学习笔记

（抠图）预测阶段模型已经训练完成后，输入未知图片来对未知图片进行预测、测试，此时不需要训练、反向传播，而是只需要前向推断、运行这个模型。
Lumos。·2023-01-23 19:35

RL 笔记(2) 从Pollicy Gradient、DDPG到 A3C

RL笔记(2)从PollicyGradient、DDPG到A3CPollicyGradientPolicyGradient不通过误差反向传播，它通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。
WensongChen·2023-01-23 15:44

吴恩达机器学习笔记：手搓线性回归(梯度下降寻优)

概念就不介绍了，记录下公式推导和代码实现，以及与最小二乘的比较。吴恩达老师课程中使用一个参数theta保存两个变量，不过我好像没把中间变量的形状对齐，所以最后实现了两个参数的版本。
七月是你的谎言..·2023-01-23 15:11

【Takk系列】Zynq\FPGA\PYNQ实现的CNN LeNet加速系列视频教学

该系列由浅入深，核心代码行行编写并实时讲解，由7个部分组成：神经网络的理论基础：包括神经元结构，感知机模型，反向传播等理论介绍以及Matlab实现。便于各位对后续CNN模型有一个理论基础。
Taneeyo·2023-01-23 14:29

初学者之路——————bp神经网络

bp神经网络全称为误差反向传播算法，通常是三层结构，输入层，隐含层和输出层。bp神经网络的实质就是通过隐含层对复杂非线性问题通过正向传播和反向传播修正网络各层节点连接的权重值进行线性拟合。
MapleCL·2023-01-23 13:10

深度学习: smooth L1 loss 计算

分类采用交叉熵，回归采用稳定的SmoothL1，SmoothL1公式为：整体损失函数具体为：[1]FasterR-CNN原理介绍[2]深度网络中softmax_loss、SmoothL1loss计算以及反向传播推导
strivinging·2023-01-23 08:12

snntorch：P2—【LIF神经元模型】手撕公式、代码实现与演示

神经元模型是现阶段脉冲神经网络的搭建与训练过程中使用最多的神经元模型，既保留了HH模型中关于生物神经元的核心思想，具有一定的仿生型，也兼顾了普通人工神经元计算效率高的特点，所以本文就LIF神经元展开说明，包括了生物启发的模型建立、公式推导
小曹同学努力了吗·2023-01-22 17:24

pytorch学习笔记------------优化器

；利用损失反向传播，更新参数real_loss=loss(output,targets)#这是损失值，在损失图像上就是一个点，所以需要求这一点的梯度（这个可以对很多参数求梯度）real_optim.
完◎笑·2023-01-22 11:22

RNN循环神经网络

github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、RNN出现的意义二、引入——语言模型1、语言模型是什么2、语言模型的计算3、n元语法三、RNN原理1、RNN模型结构和前向传播2、反向传播
tt丫·2023-01-22 07:04

门控循环单元（GRU）

有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）重置门和更新门（2）候选隐藏状态（3）隐藏状态（4）输出2、反向传播三
tt丫·2023-01-22 07:20

深度学习

神经网络中的Epoch，Iteration，Batchsize反向传播CNN本质和优势局部卷积（提取局部特征）权值共享（降低训练难度）Pooling（降维，将低层次组合为高层次的特征）多层次结构鞍点的定义和特点若某个一阶导数为
酸辣土豆·2023-01-21 19:02

Shapley_Value全解析与公式推导

文章目录一、小问题二、数学抽象三、Shapley公理四、公式推导五、例子助理解六、各种角度理解公式七、特征函数的考量1.污水处理厂典例2.单因素分析八、shapley的局限性1.计算量2.优势即缺点学习参考资料
文杰@·2023-01-21 19:01

CS231n学习笔记--Assignment2/3

全连接神经网络深度学习小白——CS231nAssignment2(FC)深度学习笔记8：softmax层的实现1.2卷积神经网络深度学习小白——CS231nAssignment2（CNN）poolingmeanmax前向和反向传播对于
Kuekua-seu·2023-01-21 16:03

【CS231n assignment 2022】Assignment 2 - Part 1，全连接网络的初始化以及正反向传播

orz文章目录前言1.内容简介2.Fully-Connected-Nets2.1网络初始化2.2损失函数2.2.1前向传播2.2.2反向传播2.3InitialLossandGradientCheck2
睡晚不猿序程·2023-01-21 16:28

第五章 误差反向传播法——计算图&链式法则&反向传播&简单层的实现&激活函数层的实现&Affine/Softmax层的实现&误差反向传播法的实现

*数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较浪费时间1.计算图*正向传播是从计算图出发点到结束点的传播*反向传播传递“局部导数”，将导数的值写在箭头的下方*计算图的优点是，可以通过正向传播和反向传播高效的计算各个变量的导数值
桃桃tao·2023-01-21 14:19

深度学习入门Affine层关于偏置的反向传播

在学习Affine层的时候，逆向传播时db=dy在纵向方向上的和，看到这我就有点懵逼了，想了很久，也算是相通了，但不确定这就是正确方法，仅供参考。m1.因为偏导数与其对应的参数形状是一致的，所以dy与y同型。从dy逆向传播到+号，加号在逆向传播中的作用仅仅是将导数原封不动继续往前传递，而b是一个一维数组，所以肯定是将dy横向或纵向相加，再结合广播的原理，可以得出应该是横向相加。（个人感觉方法2更加
即兴表演233·2023-01-21 14:48

深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现

）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门（5）如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门（6）误差反向传播基础
阿_旭·2023-01-21 14:18

误差反向传播法--Affine/Softmax层的实现

2023.1.17Affine层：在神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用矩阵乘积运算。比如：importnumpyasnpx=np.arange(6).reshape(2,3)#(2,3)w=np.arange(6).reshape(3,2)#(3,2)b=np.arange(4).reshape(2,2)#(2,2)y=np.dot(x,w)+b#要符合线性代数运算规则print(
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 14:46

matlab 人脸识别 神经网络,人工神经网络在人脸识别分类中的应用

BP神经网络具有正向传播和反向传播的特性，从而保证了分类的准确性，所以本文中笔者主要研究如何在MATLAB中把BP神经网络应用在人脸的识别分类上。关键词：人工神经元网络；BP神经网络；mat
万基酱·2023-01-21 14:37

【AI】反向传播的基本原理(06)

目录1、有个小印象2、易混淆的函数3、反向传播概念4、图解反向传播算法4.1、三层神经网络4.2、前向传播过程4.3、计算误差4.4、反向传播算快速法修正W5、链式求导法则6、梯度下降修正W7、举例推导
sjh752422969·2023-01-21 12:37

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）

初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习3-线性向前4.2-正向线性激活4.3-L层模型练习5-L_model_forward5-成本函数练习6-计算成本6-反向传播模块
tqh267·2023-01-21 09:00

误差反向传播法--算法实现

2023.1.18经过学习了计算图、链式法则、加法层、乘法层、激活函数层、Affine层、Softmax层的反向传播的实现。
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 08:27

吴恩达|机器学习作业目录

以下是一个多月来完成的作业目录，整理一下以便使用：1.0单变量线性回归1.1多变量线性回归2.0Logistic回归2.1正则化的Logistic回归3.0逻辑回归解决多元分类3.1前馈神经网络4.0神经网络反向传播
学吧学吧终成学霸·2023-01-21 08:48

双层网络（仿射层+ReLu层）

理论部分：2022Cs231n笔记-神经网络和反向传播_iwill323的博客-CSDN博客目录导包和处理数据仿射层网络层代码测试ReLu层仿射+ReLuLosslayers:SoftmaxandSVMTwo-layernetworkSGDSolver
iwill323·2023-01-20 18:32

【深度学习数学基础之线性代数】研究使用链式法则进行反向传播的求导算法

链式法则简单的说链式法则就是原本y对x求偏导，但是由于过程较为复杂，我们需要将函数进行拆分，通过链式进行分别求导，这样会使整个计算更为简单。假设f=k(a+bc)f=k(a+bc)f=k(a+bc)通俗来说，链式法则表明，知道z相对于y的瞬时变化率和y相对于x的瞬时变化率，就可以计算z相对于x的瞬时变化率作为这两个变化率的乘积。其实就是求复合函数导数的过程。用链式法则（将这些梯度表达式链接起来相乘
lingchen1906·2023-01-20 17:54

【2-神经网络优化】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·2023-01-20 16:07

机器学习之常用的分类模型评价指标

1.1精确率和召回率精确率和召回率主要用于二分类问题（从其公式推导也可看出），结合混淆矩阵有：精确率P和召回率R的定义为：上述计算公式中的Positive与Negative是预测标签，True与false
专注于计算机视觉的AndyJiang·2023-01-20 13:05

【PyTorch学习】二、自动求梯度（Automatic Gradient）

神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
Moonuiu·2023-01-20 09:21

Pytorch梯度下降优化

函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度2.多输出感知机梯度3.中间有隐藏层的求导4.多层感知机的反向传播四
Swayzzu·2023-01-20 09:51

深度学习框架拾遗：【Pytorch（二）】——Pytorch的层次结构

实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括：•张量结构操作：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割•张量数学运算：标量运算，向量运算，矩阵运算，广播机制•动态计算图：Funciton，反向传播
J_Xiong0117·2023-01-19 18:12

3.损失函数，反向传播，优化器

文章目录前言一、损失函数1.L1Loss，MSFLoss2.交叉熵函数二、反向传播、优化器2.1优化器模板2.2自适应学习率模板三、对MNIST进行模型训练总结前言最近学会了如何使用pytorch搭建模型和训练模型
Master___Yang·2023-01-19 17:58

pytorch-学习笔记-反向传播

又到了一周一次的总结时间，还是老生长谈的话题，我首先来总结一下本周学习的内容，主要包括一下几点：损失函数和反向传播网络模型的保存和修改Sequential函数模型训练实战本篇主要总结损失函数和反向传播，
Dawn向阳而生·2023-01-19 06:47

深度学习Pytorch--梯度与反向传播笔记

Pytorch梯度与反向传播相关概念导数偏导数方向导数梯度梯度下降法自动求梯度概念Tensor反向传播求梯度相关概念先来理解一下从导数到梯度的相关概念。
赤坂·龙之介·2023-01-19 06:10

Pytorch学习笔记-梯度与反向传播

梯度与反向传播PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪
Dexter_Sun1·2023-01-19 06:10

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播一、损失函数的介绍1.L1Loss类的使用代码实现2.MSELoss类的使用3.损失函数在模型中的实现二、反向传播一、损失函数的介绍参考：损失函数（
Mr庞.·2023-01-19 06:40

张正友标定论文的解读和C++代码编写

不过因为算法涉及到基础的相机坐标系、图像坐标系、公式推导，以及优化算法，故根据张正友论文进行分模块代码编写。
qq_38650944·2023-01-19 06:39

A03.卷积层Conv[torch]

卷积层1.简单写一个卷积层2.反向传播计算3.池化层1.简单写一个卷积层importtorchtorch.manual_seed(0)inputs=torch.ones([1,4,4])conv1=torch.nn.Conv2d
小坤兽·2023-01-19 01:34

BP神经网络算法基本原理,基于bp的神经网络算法

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的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。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。
普通网友·2023-01-18 18:34

CS224N WINTER 2022（一）词向量（附Assignment1答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022
囚生CY·2023-01-18 17:12

python和pytorch关系_PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)
weixin_39820244·2023-01-18 17:39

PyTorch深度学习实践部分代码示例

Pytorch基础教程：B站刘二大人视频PyTorch深度学习实践线性模型1.穷举法2.梯度下降算法（贪心法）3.反向传播4.用PyTorch实现线性回归5.逻辑斯蒂回归6.处理多维特征输入神经网络1.
SDUer_DZL·2023-01-18 17:32

第一章 绪论+第二章 模型评估与选择

【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目前已完成部分：第一章绪论+第二章模型评估与选择文章目录系列文章目录一、机器学习简介1.基本术语2.假设空间二、模型评估与选择1.经验误差与过拟合
symun·2023-01-18 17:01

机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论+第二章模型选择和评估（学习笔记+公式推导）

【西瓜书+南瓜书】task01:第1、2章（2天）第一章绪论主要符号表下述这些符号在本书中将频繁的使用，务必牢记于心各个特殊符号所具有的的含义对上述部分定义做一下解释：向量有维度，其中的元素是有序的变量集是集合，集合中的元素是无序的空间可以简单的理解为集合，假设空间是一个超集（全集）全集的一部分被称为假设集，可以认为假设集是假设空间的一个子集逗号分割：行向量分号分割：列向量**1.1引言**你会判
爱吃肉爱睡觉的Esther·2023-01-18 15:06
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