反向传播公式推导第44页

反向传播算法的理论基础,神经网络反向传播算法

1、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·2022-12-26 22:41

【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！

首先介绍一下链式法则假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y_1代表的是经过模型预测出来的，y_1=w1*x1+w2*x2，而y^1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误差，l_1=1/2*(y_1-y^1

风度78·2022-12-26 22:09

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

a1424262219·2022-12-26 22:36

Backpropagation 反向传播算法

当我们搭建好一个神经网络后，我们的目标都是：将网络的权值和偏置训练为一个好的值，这个值可以让我们的输入得到理想的输出。我们经常使用梯度下降算法（GradientDescent）来最小化损失函数，得到最好网络参数。当网络中参数较多时，为了高效的计算gradient，我们使用Backpropagation。Forwardpass，在前向传播中，我们可以得到每个神经元的输出z，以及z关于该层参数w的偏微

秀得水乱流·2022-12-26 22:33

NotFoundError: No Output(X@GRAD) found for BatchNormGrad operator.

这几天在学习paddle的过程中遇到一个问题，写了一个网络，前向传播很nice，加上优化器、损失啥啥的反向传播就GG了，报错的行在.backward()这个地方，内容如下----------------

欧阳罢笔·2022-12-26 21:56

GAN——Generative Adversarial Nets生成对抗网络总结

2.介绍Instruction鉴别器由于反向传播算法有很好的表现，成果很多生成器仍存在诸多限制难

午夜零时·2022-12-26 17:02

caffe之SoftmaxWithLoss层自定义实现

caffe中的各层实现，因为封装了各种函数和为了扩展，在提升了效率的同时，降低了一定的代码可读性，这里，为了更好地理解softmax以及caffe中前向传播和反向传播的原理，我用通俗易懂的代码实现了SoftmaxWithLoss

真小假·2022-12-26 16:37

sigmoid函数求导_可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条

本文尝试通过可视化方法，对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。损失函数和梯度下降之间的关系为了对

weixin_39639260·2022-12-26 15:17

2021-08-21

李宏毅机器学习P13深度学习简介DL的发展DL的步骤1.构建model2.设置lossfunction3.调整参数，使得totalloss最小（这样就获得最好的function）深度学习与机器学习反向传播机制深度学习简介

z7mysun·2022-12-26 15:15

人工神经网络图像识别,神经网络如何识别图像

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Lay

普通网友·2022-12-26 14:30

tensorflow02——反向传播，梯度下降基础案例

#此案例最终目的：找到损失函数loss最小时，权重参数w的值（w=-1）#尝试更改学习率lr，看看收敛效果importtensorflowastf#设定可训练的参数w的初始值为5w=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32))#学习率lr和迭代次数epoch（参数更新次数）lr=0.2epoch=40forepochinrange(epoch):#用wi

Fortunate.F·2022-12-26 13:04

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

神经网络学习笔记（3）——梯度下降公式讲解与反向传播算法

结合上上两篇文章的叙述，这一篇文章主要讲解梯度的公式的推导，笔记来自于3B1B的视频，链接会放在最后。同样的，这一篇文章依旧没有代码。上篇文章中稍稍写漏了点东西，就是说在梯度下降过程中，步长是与该点的斜率有关，如果无关的话，那么如果步长太大，是不是就从坑中心滚过去了呀？比如这样：下面开始正文。每层只有一个神经元根据上篇文章的内容，梯度会有正有负，代表的意思就是这个点该如何移动。而每一项的相对大小告

野指针小李·2022-12-26 10:57

神经网络权重梯度的推导

------------------------------------------------------------bp神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播

piaopiaopiaopiaopiao·2022-12-26 10:57

神经网络中的梯度下降,神经网络梯度公式推导

BP神经网络方法人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经渗透到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃的

普通网友·2022-12-26 10:27

神经网络的梯度下降公式推导及代码实现

神经网络的梯度下降公式推导及代码实现1.神经网络结构以2-Layers-NeuralNetwork为例，其结构如下。该神经网络有两层，仅有一层为隐藏层。

JasonDean·2022-12-26 10:25

搭建全连接神经网络识别mnist数据集（下）

一、神经网络模型的保存在反向传播过程中，一般会间隔一定轮数保存一次神经网络模型，并产生三个文件(保存当前图结构.meta文件、保存当前参数名.index文件、保存当前参数的.data文件）。

vitalchuan·2022-12-26 10:42

逆天了！用Numpy开发深度学习框架，透视神经网络训练过程

今天以一个简单的卷积神经网络为例，分析神经网络训练过程中，涉及的前向传播、反向传播、参数优化等核心步骤的源码。使用的数据集和代码已经打包好，文末有获取方式。1.准备工作先准备好数据和代码。

Python妙妙屋·2022-12-25 22:53

UR3机械臂正逆运动学详解及c++完整代码

目录D-H参数表正运动学公式推导代码测试逆运动学准备工作求解θ1\theta_{1}θ1求解θ5\theta_{5}θ5求解θ6\theta_{6}θ6求解θ2\theta_2θ2、θ3\theta_3θ3

双珵·2022-12-25 22:47

从大一统视角理解扩散模型（Diffusion Models）

CalvinLuo的这篇论文为理解扩散模型提供了一个统一的视角，尤其是其中的数理公式推导非常详尽，本文将试图尽量简要地概括一遍大一统视角下的扩散模型的推导过程。

拉姆哥的小屋·2022-12-25 22:12

DIDL笔记（pytorch版）（四）

文章目录正向传播反向传播衰减和爆炸正向传播白话总结：输入xxx与W(1)W^{(1)}W(1)做乘运算得到zzz，zzz经过激活函数得到中间层输入hhh，hhh与W(2)W^{(2)}W(2)做乘运算得到输出结果

Alter__·2022-12-25 19:13

【论文阅读笔记】Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention

在本文中，我们将以前固定的超参数替换为通过反向传播自动学习的可训练超参数。特别地，我们提出了一种新的转移矩阵幂级数注意模型，它指导随机游走优化上游目标。

献给陆河·2022-12-25 18:17

PyTorch项目笔记（一）MNIST数字识别

目录1MNIST数据集2导入数据集3构建模型3.1定义神经网络3.2前向传播3.3计算损失3.4反向传播与参数更新4模型训练5模型评估6结果测试1MNIST数据集MNIST数据集主要是一些手写的数字图片及对应标签

Xyzz1223·2022-12-25 17:35

深度学习基础（一）

深度学习理论知识文章目录深度学习理论知识写在前面卷积神经网络发展机器学习分类器KNN线性分类器优化方法图像的特征介绍神经网络梯度反向传播——是链式法则的递归调用卷积神经网络卷积神经网络的历史——一些比较重要的网络卷积神经网络训练卷积神经网络激活函数数据处理训练优化

用户昵称还已存在·2022-12-25 17:26

神经网络基本概念以及Pytorch实现

定义一个简单的神经网络结构图如下图所示：2卷积神经网络2.1定义一个简单的卷积神经网络的结构与全连接层网络的区别：2.2经过卷积层后特征图尺寸的改变2.3经过池化层后的特征图尺寸的改变2.4梯度下降法——用于反向传播

是志明呀·2022-12-25 15:01

【读书笔记】周志华机器学习第五章神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。

CQ小熊家·2022-12-25 12:31

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类02

从整体流程来看，把神经网络的学习看作是1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数这6个步骤，其实只完成了前2步。在这篇文章中，开始真正对模型的训练。

tigerwang29·2022-12-25 09:20

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类01

神经网络的学习主要包含了以下几个过程：1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数上述6点在我看来，前3点是体现了神经网络的设计艺术的——如果把神经网络的学习看作是人和机器的合作

tigerwang29·2022-12-25 09:50

《Python数据挖掘入门与实践》学习笔记1

第八章-用神经网络破解验证码在8.3.1反向传播算法一节中出现的一点有问题在这节中，需要对创建好的神经网络进行训练、预测并评估。得到预测值后，可以用scikit-learn计算F1值。

大筒木一乐·2022-12-25 04:35

粒子群优神经网络优化

文章目录前言1粒子群优化PSO2神经网络3将两者结合前言PSO-for-Neural-Nets大家知道，使用反向传播对神经网络进行训练是非常有效的。

kooerr·2022-12-25 03:59

西瓜书笔记7:贝叶斯分类器

lagoon_lala·2022-12-25 03:19

深度学习：自编码器AutoEncoder

自编码器——AE自编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，借助稀疏编码的思想（将输入压缩成潜在空间表征），使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构输出。

Poppy679·2022-12-25 02:42

卷积神经网络：卷积层和池化层代码实现，im2col代码实现-python(convolution,pooling,im2col)

目录1.im2col2.卷积层3.池化层讲前注意：理解卷积层和池化层的代码主要有两个稍困难的点，一个是关于transpose轴变换与reshape的使用，一个是反向传播的思想。

泥签·2022-12-25 01:32

手推BP神经网络反向传播过程

参考文章必须看：https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/120071964https://www.cnblogs.com/jsfantasy/p/12177275.htmlhttps://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073https://blog.csdn.net/qq_32

ytusdc·2022-12-24 20:26

numpy手撸神经网络（手写公式推导）

任务：根据前三个人是否看电影的意愿，预测小强是否去看电影手推正向传播和反向传播的公式：我们直接根据前4行数据，可以很明确的分析出只要如花去看电影，小明必然去看电影，下面我们根据上图的推导，用程序实现这一预测过程

BugMaker-shen·2022-12-24 20:54

BP神经网络反向传播手动推导

由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小

瞳瞳瞳呀·2022-12-24 20:23

手推机器学习公式（一） —— BP 反向传播算法

方便起见，本文仅以三层的神经网络举例。f(⋅)：表示激励函数xi：表示输入层；yj：表示中间的隐层；yj=f(netj)netj=∑i=0nvijxiok：表示输出层，dk则表示期望输出；ok=f(netk)netk=∑j=0mwjkyjvij,wjk分别是连接输入层-隐层，隐层和输出层的权值矩阵；BP既然称为errorbackpropagation算法，我们首先来看error的一种常见定义：E=

五道口纳什·2022-12-24 20:52

基于树莓派的电机倒立摆控制系统

目录摘要：一、倒立摆设计方案1.1倒立摆系统建模在这里我把一些公式推导就省略了（因为公式太懒得编辑了，如果需要完整的论文及代码可以私聊我qq2521170001获取）。

洲洲不是州州·2022-12-24 19:06

TensorFlow入门（1）深度学习基础知识以及tf.keras

Dropout层Flatten层activation激活函数：relusigmoidTanhleakyrelu神经网络的拟合能力参数选择原则：梯度下降法——多层感知器的优化5、学习速率（人为规定的变化速率）7、反向传播算法

Kristen+U·2022-12-24 16:21

深度学习-全连接层python底层实现

DNN算法反向传播机制可以看这篇，这里不再说明开门见山，直接贴代码"""全连接的底层python实现，隐藏层层数以及每层的神经元数量自己定义。

鸷鸟之不群兮·2022-12-24 16:50

9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet

文章目录前言一、Week6homework——Lenet二、AlexNet1、Dataset2、前向计算3、反向传播4、定量对比&定性对比前言本文为9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet，分为两个章节

Ashen_0nee·2022-12-24 14:49

Datawhale吃瓜教程Task3

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·2022-12-24 14:33

fast guided filter代码实现与测试

公式推导参考：https://blog.csdn.net/bby1987/article/details/128138418（一篇博客的字数好像有限制，只能把原理和公式分开两篇写）代码实现算法代码下面代码起名为

拜阳·2022-12-24 12:18

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(七)——深度学习预备(深度学习简介、反向传播、DNN优化技巧等)

Defineasetoffunction)全连接前馈网络矩阵运算输出层手写数字识别案例1.1.2评价一个模型的好坏(Goodnessoffunction)1.1.3找出最好的模型(Pickthebestfunction)二.反向传播

卡卡南安·2022-12-24 10:28

YOLOv3论文

待解决区：1、CNN正则化2、CNN反向传播3、除YOLOv3之外的目标检测算法【精读AI论文】YOLOV3目标检测（附YOLOV3代码复现）_哔哩哔哩_bilibiliAP50的意思就是0.5IOU为阈值的

Jormungand123·2022-12-24 08:47

几何分布的期望和方差公式推导_学习笔记：几种特殊分布之间的关系

本文给可供有兴趣的高中生以及大一新生了解统计学的几种特殊分布及它们之间的关系。由于篇幅所限，文章重点在于解释其内在联系，对于较为繁琐的推导进行了略去。有兴趣的同学可以自行查找更多资料。此外，大学课程中推导数学期望和方差，更多地用到矩量母函数（MomentGeneratingFunction,简称mgf）；但考虑本文的内容本就比较基础，笔者尽量采用了更朴素的方法求解。超几何分布常见的取球模型，是高中

weixin_39699121·2022-12-24 06:45

【DELM回归预测】基于matlab人工蜂群算法改进深度学习极限学习机数据回归预测【含Matlab源码 1885期】

它与常用的BP神经网络相比，ELM是对于权重和阈值随机的选取，而不像BP是通过反向传播算法调节各层之间的权

普通网友·2022-12-24 06:04

吴恩达机器学习总结（三）——神经网络的反向传播

神经网络的反向传播在上一篇博客中，利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了，但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。

Anaconda_·2022-12-23 23:02

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

第二章反向传播算法如何工作——反向传播算法原理。主要介绍了反向传播算法的工作原理。第三章改变神经网络的学习方法——代价函数，规范化，过拟合。主要介绍了不同的代价函数，以及规范化等对传统代价函数的改造。

刘爱然·2022-12-23 22:55

机器学习初探之朴素贝叶斯分类

二、贝叶斯公式推导1、条件概

Robert_Gordon·2022-12-23 22:17

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