反向传播公式推导

神经网络与机器学习 笔记—反向传播算法(BP)

先看下面信号流图，L=2和M0=M1=M2=M3=3的情况，上面是前向通过，下面部分是反向通过。1.初始化。假设没有先验知识可用，可以以一个一致分布来随机的挑选突触权值和阈值，这个分布选择为均值等于0的均匀分布，它的方差选择应该使得神经元的诱导局部域的标准偏差位于sigmoid激活函数的线行部分与饱和部分过渡处。(1)训练样本的呈现。呈现训练样本的一个回合给网络。对训练集中以某种形式排序的每个样本
TK13·2022-12-30 16:52

李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——7-反向传播算法

目录1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理2.链式法则3.反向传播算法1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理我们在使用梯度下降法训练神经网络时需要使用反向传播算法。在梯度下降法中，有超参数w和b。
xixi_twinkle·2022-12-30 16:50

style transform图像风格转换实战

目标图的更新将在此基础上更新，相当于生成的新图是一个可以反向传播的计算图。将合成的图像视作网络参数。注意vgg网络只是用于特征提取，不参与更新。3、设置contentloss、s
自在犹仙·2022-12-30 14:44

【DW组队学习—吃瓜教程】task5：概览西瓜书+南瓜书第6章

参考资料：1、周志华《机器学习》2、B站up主‘二次元的Datawhale’《【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》
0_×·2022-12-30 10:13

CNN神经网络

HiddenLayer-->convolutionlayer1.3.Hiddenlayer-->poolinglayer1.4.Hiddenlayer-->fullconnectedlayer1.5.小节2.反向传播
古路·2022-12-30 08:08

【动手深度学习-笔记】批量规范化（Batch Normalization）

深层的神经网络有一个特点，就是它的数据端（浅层）到损失端（深层）的“距离”是很远的，利用反向传播（深层→浅层）进行训练的时候，浅层往往训练的比较慢，一旦浅层发生变化，所有的层都要跟着变，所以深度较大的层要重新学习多次
wonder-wall·2022-12-30 07:13

张正友标定算法学习笔记-0

获取观测数据2.计算单应性矩阵3.由单应性矩阵计算内参4.由内参推导各图像的外参5.利用解算出的内外参作为初值，考虑畸变参数进一步优化补充知识fx,fyf_x,f_yfx,fy的==单位是像素==基本的公式推导以及与共线条件方程的对应关系疑问代码张正友标定算法学习笔记常见的相机标定方法包括基于控制场的标定方法
LadiesAndGentlemen·2022-12-30 04:23

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

一文详解神经网络BP算法原理及Python实现|雷峰网关于反向传播。
Vertira·2022-12-30 04:17

BP(backpropagation)反向传播算法

基本上目前所有的神经网络算法在训练得到权重www和偏执项bbb时候，都用的反向传播算法。今天我们对这个算法做个总结。
listwebit·2022-12-30 03:16

PyTorch深度学习实践 Lecture04 反向传播

Author：HorizonMax✨编程技巧篇：各种操作小结机器视觉篇：会变魔术OpenCV深度学习篇：简单入门PyTorch神经网络篇：经典网络模型算法篇：再忙也别忘了LeetCode视频链接：Lecture04Back_Propagation文档资料：//Hereisthelink:课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw提取码：
Horizon Max·2022-12-30 03:14

Backpropagation, Intuitions

2/################################################################内容列表：１．介绍２．简单表达式，解释梯度３．复合表达式，链式法则，反向传播
编号1993·2022-12-30 03:41

Machine Learning---Backpropagation

MachineLearning---Backpropagation引言反向传播法(backpropagration)，是一个非常经典的监督学习方法。
灰太狼1号·2022-12-30 03:37

backpropagation

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95反向传播算法的思路如下
aocandr8991·2022-12-30 03:07

backpropagation算法代码实现

前言研究生生涯正式开始了，看了吴恩达的AI课程，然后通过廖雪峰学习了一些python的知识，然后看了一些关于BP博文，然后手推了一遍反向传播算法，还要完成一些导师布置过来的任务，收获还是不错的，然后推荐给
TouchDreamer·2022-12-30 03:37

NP完全性问题

概述有些计算问题是确定性的，例如加减乘除，只要按照公式推导，按部就班一步步来，就可以得到结果。但是，有些问题是无法按部就班直接地计算出来。比如，找大质数的问题。有没有一个公式能推出下一个质数是多少呢？
禅与计算机程序设计艺术·2022-12-30 01:49

长尾分布是如何影响目标检测最终分类的--读EQL Loss有感

反向传播个人的理解神经网络在进行参数更新的过程，是梯度下降法在神经网络的具体实现。比如一个分类网络，最终LOSS再进行反向传播的时
为你_而来·2022-12-30 00:58

opencv文件介绍

bin.dlletc：存放训练好的分类器，用于人脸识别include：所有的头文件opencv2•calib3d：相机校准、姿态估计和三维重建•core：核心功能模块•dnn：深度学习模块，目前支持模型测试计算，不支持反向传播训练
忙什么果·2022-12-29 23:17

【BP分类】基于反向传播的多层感知器神经网络附matlab代码

⛄内容介绍【BP分类】基于反向传播的多层感知器神经网络附matlab代码⛄部分代码%%BackpropagationforMultiLayerPerceptronNeuralNetworks%%%title
Matlab科研工作室·2022-12-29 22:12

沐——《自动微分》

自动微分使系统能够随后反向传播梯度。这里，反向传播（backpropagate）意味着跟踪整个计算图，填充关于每个参数的偏导数。2、tor
wuli念泽·2022-12-29 21:41

理解LSTM

在ASR中近期用到了一种特殊的循环神经网络（RNN）：长短期记忆网络（Longshort-termmemory，LSTM）．RNN适用于处理序列数据和预测任务，在进行反向传播的时候，RNN有可能会出现梯度消失
908的男同学·2022-12-29 20:48

基于标准反向传播算法的改进BP神经网络算法（Matlab代码实现）

目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现文献来源，然后复现之：1概述SBP算法已成为用于训练多层感知器的标准算法，如图1所示。它是一种广义最小均方（LMS）算法，它最小化等于实际输出和所需输出之间误差平方和的标准。这个标准是：详细文章下载链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9145372运行结果W1W1=-0.1900-0.7425-2.95
@橘柑橙柠桔柚·2022-12-29 18:07

【BP分类】基于反向传播的多层感知器神经网络附matlab代码

⛄内容介绍【BP分类】基于反向传播的多层感知器神经网络附matlab代码⛄部分代码%%BackpropagationforMultiLayerPerceptronNeuralNetworks%%%title
matlab科研助手·2022-12-29 18:56

微积分入门（续）

目录0前言前言1微分瞬时变化率、极限求导、三角函数导数导数几何意义导数运算法则指对反三角的导数洛必达法则2积分积分的定义积分的几何意义、运算法则柯西主值、ΓΓΓ函数一些公式推导托里拆利小号圆锥和球的公式推导
Homo1145141919810·2022-12-29 16:22

【机器学习】PCA算法原理

文章目录PCA算法原理数据降维PCA概念PCA之最大可分性（最大方差）最大化方差公式推导PCA求解过程总结PCA之最近重构性（最小平方误差）最小化平方误差优化目标PCA求解过程总结PCA的优缺点应用场景参考资料
秋天的波·2022-12-29 15:02

学习笔记·GNN & GCN

学习笔记·GNN博文介绍GNNGNN的流程聚合更新循环GCN公式推导(物理意义)理解GCN，卷积从何而来类比图片博文介绍对于初学者来说，GNN还是好理解的，但是对于GCN来说，我刚开始根本不理解其中的卷积从何而来
星光点点wwx·2022-12-29 14:41

Python 使用numpy 完成 反向传播 多层感知机

一些废话虽然Python使用numpy完成反向传播设计多层感知机已经烂大街了，但因为作业需要还是自己动手写了一个，使用了层次化设计的思想。仅此记录一番。
Deno_V·2022-12-29 13:42

穷人的大显存——梯度累加

转载自知乎：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？
sayhi_yang·2022-12-29 12:55

神经网络学习笔记(三)——长短期记忆网络LSTM

长短期记忆网络LSTM文章目录长短期记忆网络LSTM一、概述二、背景三、LSTM原理3.1模型结构3.2前向传播3.3反向传播3.4LSTM的变体3.4.1PeepholeConnection3.4.2Coupled
Storm*Rage·2022-12-29 12:09

10--门控循环神经网络&长短期记忆网络LSTM

早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义2，一些词元没有相关的观测值3，序列的各个部分之间存在逻辑中断为了解决这些问题，提出了“长短期记忆”，而门控循环神经网络就就是基于该方法提出的网络，为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问
pepsi_w·2022-12-29 12:38

权重初始化，为什么不能全部初始化为0

逻辑回归反向传播的时候，由于交叉熵损失函数以及sigmoid的配合，使得梯度求导后跟w和b参数本身没有关系，主要依赖于x。因此逻辑回归中权重初始化为0是ok的。
yanglee0·2022-12-29 12:05

神经网络权重为什么不能初始化为0，而线性回归和LR可以？

以下图为例：情况1：w和b都初始化为0那么由于反向传播的公式，从上图一个简单反向传播可以看出，
_吟游诗人·2022-12-29 12:35

Pix2Pix原理解析以及代码流程

文章目录1、网络搭建2、反向传播过程3、PatchGAN4.与CGAN的不同之处1、网络搭建classUnetGenerator(nn.Module):"""CreateaUnet-basedgenerator
啊菜来了·2022-12-29 12:33

MATLAB中如何提取符号表达式的系数(附实例代码)

文章目录一、问题引入二、解决方案三、实例代码一、问题引入  在算法开发与公式推导过程中，利用MATLAB的符号计算功能，可以大大提高效率，且大大降低公式推导错误的可能性。
Marc Pony·2022-12-29 11:43

CS231n: 作业1——SVM

前言完整代码见github问答总结SVM反向传播参数梯度的推导过程？如何使用矩阵乘法的列观点向量化梯度求导过程？布尔索引(mask[score>0]=1)的含义是什么？
无聊的人生事无聊·2022-12-29 11:34

（一）人工智能与机器语言翻译简介

本系列假设您熟悉机器学习的概念：模型训练、监督学习、神经网络以及人工神经元、层和反向传播。在深入了解使用深度学习(
寒冰屋·2022-12-29 00:39

imu预积分_特大喜讯！IMU预积分超详细推导修订版出炉！

错误百出的《IMU预积分总结与公式推导》终于出修订版了！修正了关于残差Jacobian的描述问题（详情参见本专栏上一篇文章），修正了部分下标。欢迎移步泡泡机器人论坛下载。
weixin_39623244·2022-12-28 21:52

转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇。承接第一篇的内容，本篇将推导IMU预积分的测量值，并分析其测量误差的分布形式。
weixin_34007906·2022-12-28 21:52

<转>IMU预积分总结与公式推导

IMU预积分总结与公式推导（一）IMU预积分总结与公式推导（二）IMU预积分总结与公式推导（三）IMU预积分总结与公式推导（四）转载于:https://www.cnblogs.com/objectDetect
weixin_30757793·2022-12-28 21:21

VINS

本文主要参考：崔华坤老师的公式推导-VINS论文推导及代码解析邱笑晨：《IMU预积分与公式推导》【泡泡机器人原创专栏】IMU预积分总结与公式推导（一）【泡泡机器人原创专栏】IMU预积分总结与公式推导（二
月夕花晨KaCa·2022-12-28 21:17

IMU预积分

IMU预积分论文地址：On-ManifoldPreintegrationforReal-TimeVisual-InertialOdometry论文中的几处错误:论文中公式推导证明：泡泡机器人：邱笑晨：
Alan Lan·2022-12-28 21:16

《IMU预积分总结与公式推导》分享

《IMU预积分总结与公式推导》，邱笑晨泡泡机器人论坛不知道怎么回事，无法注册，近期连网页都无法打开。CSDN动辄50个币，无法忍受！
Panda要上天·2022-12-28 21:46

cs231n笔记：卷积神经网络（cnn）和池化（pooling）

卷积神经网络（convolutionalnuralnetwork）：更能保留输入的空间结构CNN的一些历史：感知机（perceptron）多层感知机（multilayerperceptronnetworks）反向传播
未来我会更爱自己·2022-12-28 20:41

机器学习之支持向量机（一）：支持向量机的公式推导

序：我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α；第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解；第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的推理及常用的核函数有哪些
weixin_30826761·2022-12-28 20:01

【CS231n assignment 2022】Assignment 2 - Part 2，优化器，批归一化以及层归一化

orz相关文章目录：【CS231nassignment2022】CS231nAssignment2-Part1，全连接网络的初始化以及正反向传播文章目录前言1.内容简介2.Updaterules2.1SG
睡晚不猿序程·2022-12-28 19:38

【深度学习】梯度消失和梯度爆炸问题的最完整解析

作者丨奥雷利安·杰龙来源丨机械工业出版社《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》编辑丨极市平台1梯度消失与梯度爆炸正如我们在第10章中讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层
风度78·2022-12-28 19:06

Pytorch 可微分round函数

round函数在定义域中的导数，处处为0或者无穷，梯度无法反向传播。本文将使用autograd.function类自定义可微分的round函数，使得round前后的tensor，具有相同的梯度。
Salmon_lee·2022-12-28 16:56

神经网络与深度学习二：神经网络的基础编程

还有就是神经网络的计算过程中通常有一个正向过程或者叫正向传播步骤，接着会有一个反向步骤，也叫反向传播步骤，下面会介绍为什么神经网络的计算过程可以分为前向传播和反向传播两个分开的过程，接下来会用lo
开始King·2022-12-28 15:54

MSA,W-MSA和AS-MLP block的计算复杂度公式推导

在AS-MLP里面有这几个公式：首先，这三个名词首先知道是从哪里来的：MSA:Multi-headself-attentionW-MSA:Windowmulti-headself-attentionAS-MLP:axialshiftedMLP然后我们这里说的是计算复杂度，而不是直接的计算量，所以会忽略比如softmax和scale的计算部分。首先明确最简单的矩阵相乘的计算复杂度，可以看下面这张图:
laizi_laizi·2022-12-28 15:02

简单易懂的利用F.conv2d函数进行卷积的前向传播和反向传播

如下图所示：显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template和search的互相关，也是利用F.conv2d函数实现的，本篇文章用生动易懂的方式讲解一下F.conv2d前向传播和反向传播的过程
laizi_laizi·2022-12-28 15:32

支持向量机（SVM）

文章目录算法简介算法思想及公式推导线性可分的SVM什么是线性可分？
bugmaker.·2022-12-28 14:57
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