反向传播公式推导

Softmax从小白到深度理解

初学者通过此文可以梳理知识结构，高手可直接查看公式推导来巩固知识。softmax公式及理解softmax主要用于深度学习多分类，作用是将输出层的数值映射为概率，且所有输出节点概率累加为1。
-麦_子-·2023-01-02 13:26

一般高斯情况下CRLB求解时Fisher信息阵公式推导

目录一般高斯情况下Fisher信息阵公式公式推导前需要整理的公式和性质性质1：自相关矩阵和其逆矩阵都是对称矩阵性质2：行列式求导公式性质3：逆矩阵求导公式性质4：向量求迹(Tr)性质5：对称阵的计算公式性质
weixin_43270276·2023-01-02 11:16

[Machine Learing]1.0-DeepLearning 以及Pytorch基本应用

MachineLearningPart1提要:本篇主要记录了三个方面，首先是对一些机器学习基本概念的理解，包括(反向传播，Adam等)，之后记录了一些Torch的一些基本函数的使用，最后对上述概念中在实战中一些应用的关键代码
爱乐Amour·2023-01-02 11:10

Pytorch学习(六)构建神经网络

文章目录前言1.定义神经网络2.通过神经网络处理输入3.计算损失值4.调用反向传播5.更新网络的参数前言通常，一个典型的神经网络训练过程包括以下几点：1.定义一个包含可训练参数的神经网络2.通过神经网络处理输入
liu_jie_bin·2023-01-02 10:20

吴恩达机器学习课程07——神经网络学习

目录神经网络模型前向传播反向传播神经网络模型关于这一块的入门知识，比如什么是神经网络呀，等等抽象的入门概念，我不打算讲太多，准确的说，吴恩达老师的课程里已经陈述了一遍了，比较好理解，没有太多要讲的地方。
CtrlZ1·2023-01-02 07:45

Python吴恩达机器学习作业 4 - 神经网络

编程作业4-神经网络对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播前馈神经网络。
Puzzle harvester·2023-01-02 07:45

（深度学习快速入门）第一章：深度学习概述、应用、学习路线和框架选择

文章目录一：基本概念（1）神经网络（2）感知器（3）深度学习（4）前向运算和反向传播二：DeepLearning学习路线三：深度学习应用（1）生活领域（2）深度聚类四：https://paperswithcode.com
快乐江湖·2023-01-02 07:27

LeGO-LOAM中的数学公式推导

的博客github注释后LeGO-LOAM源码：LeGO-LOAM_NOTED关于代码的详细理解，建议阅读：1.地图优化代码理解2.图像重投影代码理解3.特征关联代码理解4.LeGO-LOAM中的数学公式推导以上博客会随时更新
wykxwyc·2023-01-01 23:48

LeGO-LOAM 源码阅读笔记(featureAssociation.cpp)

的博客github注释后LeGO-LOAM源码：LeGO-LOAM_NOTED关于代码的详细理解，建议阅读：1.地图优化代码理解2.图像重投影代码理解3.特征关联代码理解4.LeGO-LOAM中的数学公式推导以上博客会随时更新
wykxwyc·2023-01-01 23:47

LeGO-LOAM 源码阅读笔记(imageProjecion.cpp)

的博客github注释后LeGO-LOAM源码：LeGO-LOAM_NOTED关于代码的详细理解，建议阅读：1.地图优化代码理解2.图像重投影代码理解3.特征关联代码理解4.LeGO-LOAM中的数学公式推导以上博客会随时更新
wykxwyc·2023-01-01 23:17

LIO_SAM LMOptimization公式推导

点到直线的距离理解如果点在法线一侧，则点到直线的距离可表示为：nT×x+D=0d=nT×(xi−x0)=nT×xi+D≥0n^T\timesx+D=0\\d=n^T\times(x_i-x_0)=n^T\timesx_i+D\ge0nT×x+D=0d=nT×(xi−x0)=nT×xi+D≥0这样的话就可以直接求导，不需要考虑绝对值的问题。所以在原代码中应该保证距离为正值，cornerOptimiz
qq_41093957·2023-01-01 23:14

Python手撸机器学习系列（十六）：循环神经网络RNN的实现

目录循环神经网络RNN1.公式推导2.代码实现循环神经网络RNN1.公式推导对于该循环神经网络，以中间的RNN单元为例，推导前向传播：对于Layer-1：zh=wix+whah−1z^h=w^ix+w^
锌a·2023-01-01 19:34

传统Tikhonov(L2)正则化逼近公式推导

此篇文章主要针对Tikhonov正则化初学者了解Tikhonov泛函是怎样给出的以及解的推导。Tikhonov正则化首先我们先给出Tikhonov正则化方法我们在学习研究反问题和正则化的文章时，往往会直接给出如上定理，但Tikhonov泛函和解的给出并没有作过多解释，因此，接下来的内容主要是推导和理解以上内容。正则化我们在解决如Ax=y的线性算子方程时，通常采用经典的最小二乘法估计，但是这种方法会
小樱同学·2023-01-01 17:12

《数学建模算法与应用》——插值与拟合

文章目录插值与拟合插值和拟合的区别插值方法分段线段插值拉格朗日插值多项式样条插值三次样条插值Matlab插值工具箱一维插值函数interp1函数三次样条插值例题1二维插值例题例题2曲线拟合的线性最小二乘法线性最小二乘法公式推导函数
Chr!s_NG·2023-01-01 15:06

双线性插值公式推导及Matlab实现

二、双线性插值公式推导如下图所示曲面片，四个角点坐标已知，对应的xoy平面矩形区域。
泡泡怡·2023-01-01 15:06

极简版pytorch实现yolov3-tiny

参考https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorchtrain.py流程：加载数据dataloader.py正向传播tiny.py反向传播loss.pydataloader.pyimportcv2importnumpyasnpfromPILimportImagefromtorch.utils.data.datasetimportDatasetclassYol
刀么克瑟拉莫·2023-01-01 14:30

第二重要极限公式推导过程_机器学习——一文详解逻辑回归「附详细推导和代码」...

讲透机器学习中的梯度下降机器学习基础——线性回归公式推导(附代码和演示图)回归与分类在机器学习
jck?????·2023-01-01 12:06

第二重要极限公式推导过程_土木考研 土力学第八章公式推导

本章我们来说说地基承载力，地基承载力简单来说就是地基土承受荷载的能力，地基承载力不足会引起两种问题：①剪切破坏②不均匀沉降。并且，地基承载力与一般的工程材料的“强度”概念不同，一般的工程材料有它的强度范围，可以通过有限次试验来统计出标准值，比如钢材、混凝土等。而地基土是大变形材料，地基承载力的发展过程是：弹性变形→局部塑性区→塑性区扩大→连续滑动面→地基失稳破坏本章重点：(1)地基破坏模式和破坏发
weixin_39846186·2023-01-01 12:06

第二重要极限公式推导过程_我们来更自然地推导泰勒公式！

泰勒公式虽然形式不算复杂，但来路比较诡异。几乎所有的教材都是直接给出这个公式，然后再进行相应的结论证明，显得过于突兀，也不便于理解。本文尝试给出一种由基本的导数公式和极限定理推导泰勒公式的方法，希望能对读者诸君有所帮助。一、从一阶泰勒公式说起我们首先从一阶导数着手。假设在有一阶导数，那么根据定义，就有现在回顾一下关于函数极限的一个结论：其中，是该极限过程下的某个无穷小，即利用这个结论，可以将改写为
weixin_39850787·2023-01-01 12:36

第二重要极限公式推导过程_土木考研 土力学第六章公式推导

挡土墙后土压力的各种计算可以说是延续了第五章的理论，是抗剪强度理论的实际应用，具有重要意义。本章重点：(1)静止土压力、主动土压力、被动土压力的概念、区别、计算公式(2)朗肯土压力理论的原理、假设、计算方法(3)库伦土压力理论的原理、假设、计算方法(4)挡土墙背填土面上不同工况下的土压力计算方法、公式(5)挡土墙的分类、特点、设计方法与步骤(6)挡土墙抗倾覆、抗滑动稳定性验算方法(7)新型挡土墙设
weixin_39529128·2023-01-01 12:35

第二重要极限公式推导过程_土木考研 土力学第七章公式推导

本章讲的是边坡稳定性问题，通过第五章的学习，边坡稳定性问题是与土的抗剪强度有关的三大工程问题之一。本章重点：(1)无黏性土坡的直线滑动稳定分析(2)黏性土坡稳定性分析的整体圆弧滑动法原理和条分法的原理(3)最危险滑动面的确定方法(4)推导瑞典条分法、毕肖普条分法、简布条分法、不平衡推力法的推导过程如果对土力学的概念把握足够的话，土压力问题可以看成有支挡的边坡，是边坡问题的特殊情况。历史上也有把边坡
weixin_39621427·2023-01-01 12:35

第二重要极限公式推导过程_【高等数学】两个重要的极限

用两个重要的极限公式求极限，同时通过本文学习一种怎么使用公式的通用方法：（1）看明白公式的形式特点（2）强行变形为公式的形式（凑项变成公式形式+抵消保证式子相等）一.第一个重要极限（1）该公式形式特点：分子是，分母是，两个相同，且趋于0，则极限=1.例1求解：注意到时有,则（说明:分子，分母凑出，再乘以抵消，再乘以原来的)注：原趋势""只要能保证部分""趋于0即可，或者做一次趋势替换也可以。二.第
weixin_39656853·2023-01-01 12:05

【不定积分公式推导】1/根号a平方+x平方的不定积分

结论：∫1x2+a2dx=ln⁡∣x+a2+x2∣+C\int\frac{1}{\sqrt{x^2+a^2}}dx=\ln|x+\sqrt{a^2+x^2}|+C∫x2+a21dx=ln∣x+a2+x2∣+C推导过程：令x=a∗tan⁡t,⇒tan⁡t=xa；dx=a∗(tan⁡t)′dt=acos⁡2tdt令x=a*\tant,\Rightarrow\tant=\frac{x}{a}；dx=a*
yangqin@1225·2023-01-01 12:33

深度学习基础--各种Dropout--Dropout和DropConnect

的方法只是对其进行了简单的改进  在全连接层引入"Dropout"或"DropConnect"的方法，即在训练过程中以一定概率P将隐含层节点的输出值(对于"DropConnect"为输入权值)清0，而用反向传播算法
whitenightwu·2023-01-01 12:30

基于主定理以及递推树求解递归算法的时间复杂度

如下所示：这种方法求时间复杂度很简单，但是可以如此简单的使用这种方法的情况很少，往往需要比较复杂的公式推导。因此利用这种方法求时间复杂度比较困难，需要利用别的方式进行求导。
starlet_kiss·2023-01-01 11:13

关于 train loss、val loss训练时遇到的问题

反向传播确定最优参数。验证集用于验证模型的评估、模型的选择、参数的调整。选择模型、调整超参、初步评估模型。测试集是用于模型的无偏估计。再找个集合评估模型看看是否是偶然稳定，即验证无偏性。
WGS.·2023-01-01 01:51

LR算法推导和损失函数详解

LR算法1、公式推导1、线性回归加上sigmod函数进行归一化到0-1之间2、损失函数采用交叉熵（极大似然函数）1/m*[-ylog§-(1-y)log(1-p)]2、损失函数为什么不MSE1、非凸函数
Massacre96Wj·2023-01-01 00:18

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案

Stanford机器学习课程笔记——LR的公式推导和过拟合问题解决方案1.LogisticRegression前面说的单变量线性回归模型和多变量线性回归模型，它们都是线性的回归模型。
bigface1234fdfg·2023-01-01 00:16

支持向量机（SVM）公式推导

这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己学习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：支持向量机视频—大海老师
秃头小苏·2022-12-31 20:46

SVM 公式推导

1、SVM思想（1）SVM算法的依据就是分类器B的分类间隔比分类器C的分类间隔大。这里涉及到第一个SVM独有的概念”分类间隔”。在保证决策面方向不变且不会出现错分样本的情况下移动决策面，会在原来的决策面两侧找到两个极限位置（越过该位置就会产生错分现象），如虚线所示。虚线的位置由决策面的方向和距离原决策面最近的几个样本的位置决定。而这两条平行虚线正中间的分界线就是在保持当前决策面方向不变的前提下的最
小智rando·2022-12-31 20:46

机器学习系列（1）SVM的公式推导

机器学习与深度学习在深度学习“家喻户晓”之前，这种技术一直以“神经网络”的名义活跃于学者们的研究和工作者们的项目中。深度学习或者神经网络都属于机器学习的一个子类，理所当然地深度学习会具备机器学习中的一些共有特性，尽管近几年深度学习发展出了很多“专属”问题。近期更新的这个系列我们会以机器学习中常见算法的一些特殊性出发，探究一下它们会对我们的日后深度学习的学习带来哪些启发。一SVM的推导过程与其本身同
是魏小白吗·2022-12-31 20:45

python对BP神经网络实现

python对BP神经网络实现一、概念理解开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是backpropagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法
相识已是上上签·2022-12-31 17:33

解决cuda out of memory的几种方法

1测试的时候不需要梯度反向传播时，使用withtorch.no_grad()2在计算累计损失时，使用total_loss+=loss.item()将tensor转为非tensor3.在保证batchsize
茉莉_Molly·2022-12-31 17:15

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

目录一.梯度下降1.基本概念2.梯度下降的步骤3.批量梯度下降(BGD)和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent
和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

Pytorch基础语法

文章目录pytorch入门学习（第二周）一、反向传播梯度计算分离计算：控制流梯度计算二、概率计算：三、线性神经网络线性回归矢量化加速四、线性回归模型实现读取数据模型定义参数初始化损失函数定义优化器训练总结一
拉布卡西·2022-12-31 15:47

《了解CV和RoboMaster视觉组》完结啦！

对于每个知识点的介绍，都先提供直观的认识，然后根据需要进行公式推导和更新。教程内容涵括了计算机视觉的基础内容，包括图像处理、基于DNN的目标检测
HNU跃鹿战队·2022-12-31 13:42

神经网络的“引擎”：基于梯度的优化

文章目录神经网络的训练过程随机梯度下降链式求导：反向传播算法神经网络的训练过程这是一个全连接层的定义：network.add(layers.Dense(512,activation='relu',input_shape
SuperWiwi·2022-12-31 09:17

机器学习与深度学习的关系

反向传播的基础是计算图。
强强学习·2022-12-31 09:37

Pytorch 基础——实现线性回归、逻辑回归和卷积神经网络

线性回归1步骤构建一个类，叫做LinearRegression在这个类中定义模型计算MSE均方误差损失函数定义优化器反向传播预测举个例子，我们有个汽车公司，如果车价格越低低，我们可以卖更多的车。
Chris-2021·2022-12-31 08:42

tensorflow使用正则化和不使用正则化的区别（模型对比加个人分析）

最近有学一些机器学习的相关知识，就来讲一些tensorflow使用正则化和不使用正则化的区别简介——搭建一个简单的神经网络——前向传播——反向传播过程——八股之正则化什么是正则化呢？
零點伍·2022-12-31 07:51

VAE详解及PyTorch代码

三大有名的生成模型VAE、GAN以及DiffusionModel其余两篇看了网上的一些博客，大多都写到了重点，也就是后面的公式推导部分，可是大部分只有推导过程，很少有讲明白为什么要这么假设，我看的时候内心不断有个疑问
harry_tea·2022-12-31 07:41

机器学习算法岗：常见面试问题及解答整理，持续更新

ID3算法：C4.5算法：差异：二、过拟合的原因及如何防止三、几种模型（SVM，LR，GBDT，EM）的原理以及公式推导1、SVM原理2、LR（线性回归）原理2.5、SVM与LR异同点3、GBDT原理4
CV干饭王·2022-12-30 22:59

贝叶斯分类器详解

目录一、数学基础1、贝叶斯决策论（1）先验概率和后验概率（2）贝叶斯定理2、极大似然估计（1）基本思路（2）公式推导（3）常见假设——正态分布二、朴素贝叶斯分类器1、符号设定2、后验概率的计算3、极大似然法求最合适的分布参数
tt丫·2022-12-30 20:41

梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、回归拟合问题二
IronmanJay·2022-12-30 19:25

bp神经网络实验报告结论,bp神经网络实验报告

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
普通网友·2022-12-30 19:49

反向传播详解

一、反向传播的由来在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。
weixin_40788815·2022-12-30 17:46

python 反传播_反向传播算法详解和Python代码实现

反向传播算法是训练神经网络的经典算法，是深度学习的最重要的基础，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上，通过迭代的方法求出目标损失函数(lossfunction)的近似最小值。
weixin_39980353·2022-12-30 17:16

全连接神经网络反向传播详解

训练神经网络基本采用反向传播+梯度下降来进行，具体过程如下：全连接层神经元之间互相连接，假设第一层有三个节点，第二层有个节点，如下图所示：我们通过w11,w12,w21,w22,w31,w32来分别表示神经网络中节点到节点的权重
csdn_dsc·2022-12-30 17:37

BP反向传播矩阵推导图示详解

©PaperWeekly原创·作者｜孙裕道学校｜北京邮电大学博士生研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成背景介绍BP（反向传播）是有GeffreyHinton在1988年发表的论文《Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors
PaperWeekly·2022-12-30 17:37

反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解

相关文章梯度下降算法、随机梯度下降算法、动量随机梯度下降算法、AdaGrad算法、RMSProp算法、Adam算法详细介绍及其原理详解反向传播算法和计算图详细介绍及其原理详解文章目录相关文章前言一、反向传播算法
IronmanJay·2022-12-30 17:04
上一页 37 38 39 40 41 42 43 44 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他