反向传播公式推导第35页

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

机器学习小白学习笔记---day1

scikit-learn最近刚把西瓜书啃完，一大堆理论让脑子真的是一团浆糊，说实话看的基本只有一个概念哈哈哈，效果不高，但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解，但是并没能将每个课后作业都完成，甚至很多公式推导也没实现

godleisen·2023-01-18 14:42

【计算机视觉】梯度消失和爆炸以及解决方法

下面我们将根据公式推导来解释何为梯度消失与梯度爆炸。

秋天的波·2023-01-18 13:31

C++元编程——BP神经网络实现

netn(.01);//定义学习率为0.01，神经元数分别为3,3,1的bp神经网络n.print();//打印神经网络权值矩阵for(inti=0;i({.7}));//以矩阵[.7]为期望值，计算误差并反向传播

腾昵猫·2023-01-18 13:00

神经网络简单描述

神经网络是如何进行学习的神经网络通过反向传播算法来进行学习。首先，网络接收输入数据并将其传递给输出层。输出与预期结果进行比较，并计算误差。

夏虫冰语·2023-01-18 13:29

矩阵乘法算子caffe实现

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、公式推导二、相关代码1.setuplayer2.reshape3.forward4.backward5.完整代码总结前言我在

超级电冰箱·2023-01-18 12:07

【PyTorch】教程：学习基础知识-(6) Autograd

AUTOMATICDIFFERENTIATIONWITHtorch.autograd在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。

黄金旺铺·2023-01-18 12:36

深度学习CS231N学习笔记（从9到10）

九.介绍神经网络———反向传播CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎专栏杜客Source译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote__，课程教师AndrejKarpathy

garrulousabyss·2023-01-18 11:31

CS231n学习笔记--2.NN2

1.不能将神经网络所有的权重都初始化为0，这样会导致所有的神经元输出都是相同的，进而在反向传播时所有的导数就都是相同的，导致所有的参数更新也是相同的。

技术备忘录·2023-01-18 11:30

深度学习（十四）：数据增强Data Augmentation

这是一系列深度学习的介绍，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：深度学习初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-01-18 10:10

《机器学习公式推导与代码实现》随书PPT示例

年前说要为《机器学习公式推导与代码实现》一书配套随书的PPT，过年期间断断续续做了一些工作，目前初步完成了几章内容的PPT，先发一章示例给大家，希望大家多提一些意见。

louwill12·2023-01-18 08:05

rnn循环神经网络基本原理

按照输入和输出结构分类2.1.1NtoN-RNN2.1.2Nto1-RNN2.1.31toN-RNN2.1.4NtoM-RNN2.2.按照内部结构分类3.传统rnn原理3.1最基本的RNN结构公式3.2结构理解3.3反向传播求参推导

荼靡，·2023-01-18 01:32

目标检测（四）之Mask-RCNN

2.论文时间 3.论文文献 4.论文源码二、论文背景及简介三、知识储备 1、ROIAlign **ROIpooling的局限性** **ROIAlign的思想** **ROIAlign的反向传播

Bai丁·2023-01-17 23:15

动手学深度学习笔记day6

反向传播反向传播（backwardpropagation或backpropagation）指的是计算神经网络参数梯度的方法。简言之，该方法根据微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络。

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

动手学深度学习笔记day8

计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

监督，无监督以及自监督之间的区别

监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播，通过不断的学习，最终可以获得识别新样本的能力。

yhblog·2023-01-17 19:09

第二章.线性回归以及非线性回归—标准方程法

：2.对(−)(−)求导的两种布局方式：1).分子布局(Numerator-layout)分子为列向量或者分母为行向量2).分母布局(Denominator-layout)分子为行向量或者分母为列向量公式推导维基百科中的求导公式

七巷少年^ω^·2023-01-17 16:48

神经网络（ANN）

先抛出几个问题：1、怎么求解2、优缺点3、反向传播，梯度为什么会弥散4、激活函数怎么选取5、几个优化方案？

你看起来很好吃·2023-01-17 16:45

PyTorch教程（7）优化器

反向传播是一种计算神经网络中参数相对于损失的梯度的算法。梯度下降优化算法利用每个参数梯度来计算如何更新参数以减少损失。

求则得之，舍则失之·2023-01-17 11:59

对抗生成网络_生成性对抗网络技术实现

而由反向传播训练的神经网络颠覆了认为在大型复杂数据集上进行区分学习的一切。在仅仅5-6年的时间里，高分辨率图像的分类精度已经从无用的提高到了人类的水平（有一些警告）。将为提供另一

weixin_39612849·2023-01-17 10:06

【PyTorch深度学习实践】学习笔记第五节线性回归

designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算y_pred(预测值)3、Constructlossandoptimizer(usingPyTorchAPI)其中，计算loss是为了进行反向传播

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-17 10:19

PyTorch深度学习：用PyTorch实现线性回归

课程来源：Bilibili刘二大人《用PyTorch实现线性回归》代码大致思路：铺垫：创建数据集、构建计算模型定义损失函数和优化方式训练：通过forward函数进行前馈loss记录损失值清除上一次的梯度值反向传播并记录梯度值

嘿化小学生578·2023-01-17 09:04

误差反向传播法原理

从这些简单的问题开始，逐步深入，最终抵达误差反向传播法。问题如下：太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。其中，苹果每个100元，橘子每个150元。消费税是10%，请计算支付金额。

fakerth·2023-01-17 08:01

深度学习_加法&乘法层的实现

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现在深度学习中有一种高效计算权重参数梯度的方法----误差反向传播法。可以通过画计算图，来帮助理解误差反向传播法。

AI 黎明·2023-01-17 07:52

深度学习 | 误差反向传播法

反向传播（backwardpropagation）：是从右向左进行计算，传递的是局部导数。局部计算：计算图的特征是可以通过传递“局部计算”获得最终结果。“局部”这个词的意思是“与自己相关的某个小范

小沈同学_·2023-01-17 07:47

误差反向传播法--加法层、乘法层、激活函数层的实现

2023.1.161、加法层、乘法层：前两篇文章都在讲述理论，今天实现代码操作：关于加法节点，乘法节点的内容在这篇文章。https://blog.csdn.net/m0_72675651/article/details/128695488在以后的学习中，将把构建神经网络的“层”实现为一个类。这里的“层”是指神经网络中功能的单位。这样写感觉到可以让代码变得美观一点，而更容易找出错误并修改classA

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-17 07:44

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易

流泪的猪·2023-01-16 17:55

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell

zc.9495·2023-01-16 15:20

Python吴恩达深度学习作业8 -- 深度神经网络的梯度检验

但是模型的反向传播很难实现，有时还会有错误。因为这是关键的应用任务，所以你公司的CEO要反复确定反向传播的实现是正确的。CEO要求你证明你的反向传播实际上是有效的！

Puzzle harvester·2023-01-16 13:51

【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播

本篇的思维导图：神经网络历史及优势1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）就提出了一种具有单层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（perceptron）。感知器出现之后很受瞩目，大家对它的期望很高。然而好景不长—一段时间后，人们发现感知器的实用性很弱。1969年，AI的创始人之一马文·明斯基（Marvin Minsky）指出简单神经网络只能运用于线性问题的求解。这之后神经网络

胖哥真不错·2023-01-16 13:50

计算梯度的三种方法：数值法，解析法，反向传播法

#coding=gbk"""function:f(x,y,z)=(x+y)z"""#firstmethod解析法defgrad1(x,y,z):dx=zdy=zdz=(x+y)return(dx,dy,dz)#secondmethod数值法defgrad2(x,y,z,epi):#dxfx1=(x+epi+y)*zfx2=(x-epi+y)*zdx=(fx1-fx2)/(2*epi)#dyfy1=

Takoony·2023-01-16 12:46

【深度学习反向传播算法01】什么是反向传播算法？（求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100

AD_钙·2023-01-16 10:21

误差反向传播法小练习（鱼书）

1RKigRDqzmh4GAK1WEnA3gQ提取码:xp8t推荐视频：【【全中文字幕】深度学习_吴恩达_DeepLearning.ai-哔哩哔哩】https://b23.tv/TOeey7H关于这个知识点我的学习顺序是先看的鱼书的第五章误差反向传播法

跟着宇哥爱数学的Camila·2023-01-16 10:48

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

误差反向传播法--反向传播

2023.1.15我们已经知道了反向传播是基于链式法则的成立，先来学习反向传播的结构；加法节点的结点的反向传播：以函数为例子：可得：；在反向传播中，从上游传递的值往下游传递，也就是说因为加法节点反向传递至能

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-16 10:17

误差反向传播法 -- 链式法则

然而，计算图反向传播局部导数的原理也是基于链式法则。好比一个损失函数：;损失函数值loss乘以节点的偏导数，再把这个局部导数乘以上游的传递过来的值。这就是反向传播，可以高效地

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-16 10:40

神经网络正向传播步骤和反向传播

神经网络的训练的过程中通常有个正向过程（forwardpass）或者叫做正向传播步骤（forwardpropagationstep）接着会有个反向步骤（backwardpass）也叫反向传播步骤（backwardpropagationstep

程序之巅·2023-01-16 10:33

详解梯度消失、梯度爆炸问题

梯度消失、梯度爆炸其根本原因在于反向传播训练法则（BP算法）：是指在使用梯度下降法对误差进行反向传播时，由于求偏导累

王魚(Virgil)·2023-01-16 10:03

【神经网络】正向传播和反向传播(结合具体例子)

神经网络例子神经网络结构如上，由三个层构成分别是输入层X，隐藏层H，输出层O。X到H层权值矩阵为W5∗3(1)W^{(1)}_{5*3}W5∗3(1)，偏置矩阵为β5∗1(1)\beta^{(1)}_{5*1}β5∗1(1)，使用relu激活函数；H到O层权值矩阵为W2∗5(2)W^{(2)}_{2*5}W2∗5(2)，偏置矩阵为β2∗1(2)\beta^{(2)}_{2*1}β2∗1(2)【这个

加油加油再加油x·2023-01-16 10:32

C语言神经网络正向传播,神经网络的正向和反向传播

本文目的：以自己的理解，大致介绍神经网络，并梳理神经网络的正向和反向传播公式。

weixin_39812533·2023-01-16 10:02

神经网络正向传播及反向传播原理分析——神经网络之softmax(5)

如果你尚不了解神经网络，通过本系列的学习，你也可以学到神经网络反向传播的基本原理。学完本系列，基本神经网络原理就算式入门了，毕竟神经网络基本的网络类型就那几种，很多变种，有一通

盘古开天1666·2023-01-16 10:31

吴恩达神经网络-数字识别正向传播和反向传播整合 python实现

主函数不懂的同学可以直接cv尝试理解哦importtimefromFour_Week.Regularizedimportregularized_cost,regularized_gradientfromFour_Week.Toolimportrandom_init,serialize,deserialize,accuracyfromThree_Week.dispaly_Dataimportdisp

vince1998·2023-01-16 10:01

干货|神经网络及理解反向传播

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、人工神经网络简述下面开始说神经网络。注意，当我们说N层神经网络的时候，我们没有把输入层算入（因为输入层只是输入数据）。因此，单层的神经网络就是没有隐层的（输入直接映射到输出）。而对于输出层，也和神经网络中其他层不同，输出层的神经元一般是不会有激活函数的（或者也可以认为它们有一个线性相等的激活函数）。这是因为最后的输出层大多用

小白学视觉·2023-01-16 10:00

神经网络正向和反向传播公式推导

表示方法：第l-1层的第k个神经元到第l层的第j个神经元的线性系数定义为正向：假设第l-1层有m个神经元代数表示：矩阵表示：反向：以均方误差为例：一：J到最后一层输出层（第L层）的z：先对aL,再是a对z：二：J到任意一层（l层）的z：1.借助上式和链式法则，可以求J对任意一层（l层）的z:2.或者是：根据J对z(l+1)求z(l)的：无论哪种，关键是求：1.矩阵法：2.代数法直观理解&记忆第一个

xiaotret·2023-01-16 10:29

神经网络信息双向传播,神经网络反向传播推导

如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

阳阳2013哈哈·2023-01-16 10:59

神经网络MLP求解过程正向传播反向传播算法

转载自：https://www.jianshu.com/p/c69cd43c537a引言机器学习栏目记录我在学习MachineLearning过程的一些心得笔记，涵盖线性回归、逻辑回归、Softmax回归、神经网络和SVM等等，主要学习资料来自StandfordAndrewNg老师在Coursera的教程以及UFLDLTutorial，同时也参考了大量网上的相关资料（在后面列出）。本文主要记录我在

flare zhao·2023-01-16 10:57

人工神经网络算法的应用,神经网络是机器算法吗

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

aifans_bert·2023-01-16 10:26

梯度爆炸与梯度消失

由于RNN很多被用来解决时间序列的问题，而时间序列问题又具有很明显的先后顺序，需要不断的反向传播以更新网络权重，所以很容易发生梯度爆炸和梯度消失。

Weber77·2023-01-16 10:26

诚之和:pytorch Variable与Tensor合并后 requires_grad()默认与修改方式

现在torch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为Tensor，Variable自动创建tensor，且返回值为Tensor，（所以以后不需要再用Variable）。

weixin_45378258·2023-01-16 09:03

pytorch Variable与Tensor合并后 requires_grad（）默认与修改

pytorch更新完后合并了Variable与Tensortorch.Tensor()能像Variable一样进行反向传播的更新，返回值为TensorVariable自动创建tensor，且返回值为Tensor

西电小猪猪·2023-01-16 09:33

推荐频道

反向传播公式推导