反向传播公式推导第6页

EM算法及公式推导

含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时，一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据，是一个向量，为隐变量的取值（但实际上无法观测）是一个向量，需要通过求和（积分）的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式，这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，

XI-C-Li·2024-01-04 21:02

EM算法-细节讲解公式推导

EM算法：EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。所以这一算法称为期望极大算法（expectationmaximizaiton）。EM算法的引入：概率模型有时候含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计方法估计模型

闯闯爱打鼓·2024-01-04 20:32

EM算法公式推导 (三硬币模型)

1.因为有隐变量,无法直接推导极大似然函数L(theta)2.利用琴生不等式推导B函数,将问题从极大化似然函数变成极大化B函数3.将问题从极大化B函数变成极大化Q函数4.将Q函数整理成pi,p,q的函数5.对pi偏微分,取得更新后的pi6.对p偏微分,取得更新后的p7.对q偏微分,取得更新后的q8.整理程序步骤

陈君豪·2024-01-04 20:31

全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络通俗的解释

全连接网络在训练时通常使用反向传播算法来调整权

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-04 15:25

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈

「已注销」·2024-01-04 13:16

【转】反向传播方向更新w和b的值（讲的很清楚！）

地址链接：https://www.kancloud.cn/chengjie/machinelearning-python-deeplearning-tensorflow/629941

mrcricket·2024-01-04 12:13

PyTorch权值初始化的十种方法

kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》公式推导是从

Wanderer001·2024-01-04 11:24

训练神经网络的7个技巧

随机梯度下降与批量学习三、技巧2：打乱样本顺序四、技巧3：标准化输入五、技巧4：激活函数六、技巧5：选择目标值七、技巧6：初始化权重八、技巧7：选择学习率九、其他总结前言神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

在训练过程中执行的最常见算法之一是反向传播，包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。反向传播通常通过梯度下降来执行，梯度下

无水先生·2024-01-04 09:13

RNN 为什么不能直接反向传播？为什么会出现梯度消失和梯度爆炸？

RNN应该是目前用的比较多的技术框架，无论是NLP还是CV等领域，今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接反向传播呢？

Humprey·2024-01-04 08:26

「摸鱼快报008」看不懂机器学习西瓜书? 没关系, 南瓜书来帮你!

帮助你快速了解推出南瓜书的目的:“周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解,所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能

卖萌哥·2024-01-04 07:51

NNDL学期知识点总结 [HBU]

目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4反向传播算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:24

52从 0 到 1 实现卷积神经网络--反向传播和多层神经网络实现

反向传播和多层神经网络实现在实验开始之前，为了方便阅读，并复用之前的部分代码，我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。

Jachin111·2024-01-04 05:52

5.向量点乘

点乘计算公式点乘的几何意义点乘的公式推导代码相关usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLesson6

lqd520520·2024-01-03 20:52

神经网络——torch.optim优化器的使用

backward()反向传播。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim？

baidu_huihui·2024-01-03 08:27

机器学习基础面试点

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB

mylaf·2024-01-03 05:07

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

MATLAB下载DeepLearnToolbox-master工具箱

二、工具箱文件目录说明工具箱中包含的目录NN/-前馈反向传播神经网络库CN

小柴狗·2024-01-02 16:20

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络

seasonsyy·2024-01-02 08:57

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

基于Logistic回归实现二分类

目录Logistic回归公式推导：Sigmoid函数：Logistic回归如何实现分类：优化的方法：代码：1.创建一个随机数据集，分类直线为y=2x：为什么用np.hstack()增加一列1？

BKXjilu·2024-01-01 16:08

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

前馈神经网络复习

这样做的优点是在反向传播时加快网络中每层权重参数的收敛，避免Z型更新的情况，从而加快神经网络的收敛速度。零均值化，数据分布会距离零比较近，而激活函数在0附近

Simon52314·2024-01-01 07:47

Resnet BatchNormalization 迁移学习

梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

如何学习CPDA？

踏踏实实的看完，课后习题不需要做，重点放在理解公式推导以及专业名字定义的理解上。第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《Rinaction》是公认的R语言经典教材。跟着书上

志者不俗·2024-01-01 01:52

三角函数倍角公式推导

1.sin(2α)=2sin(α)cos(α)已知单位圆中有圆周三角形△ABC,圆周角为α,圆心为点O∴圆心角=2∗圆周角∴圆心角=2*圆周角∴圆心角=2∗圆周角∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)∵∠AOC=α,AB=2cos(α),AC=2sin(α)做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P做AP⊥BC于点P∴△ABP

唐-import-某人·2023-12-31 08:16

奇偶公式推导

推导前提:基函数:f(x)=−f(−x)f(x)=-f(-x)f(x)=−f(−x)偶函数:f(x)=f(−x)f(x)=f(-x)f(x)=f(−x)1.奇函数∗奇函数=偶函数奇函数*奇函数=偶函数奇函数∗奇函数=偶函数f1(x)∗f2(x)f_1(x)*f_2(x)f1(x)∗f2(x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=-f_1(-x)*-f_2(-x)=−f1(−x)∗−f2(−x)=f1(

唐-import-某人·2023-12-31 08:43

【Matlab】BP 神经网络时序预测算法

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。

千源万码·2023-12-31 05:26

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

2：了解BP神经网络的结构，以及前向传播和反向传播的过程。3：学会利用BP神经网络建立训练模型，并对模型进行评估。即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？描述一下你使用过的聚类算法，以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。

道亦无名·2023-12-30 10:13

不做梵高417·2023-12-30 10:37

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

概念BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练网络，调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

向量求导及迹运算

本文所有的公式推导其根本立足于以下公式：本文所描述的公式均以公式作为证明基础。但在证明之前，首先明确一个概念，即所谓布局。

Xuang123·2023-12-29 17:54

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

收集足够苹果的最小花园周长 | 等差数列 + 公式推导】

硕风和炜·2023-12-28 23:16

sigmoid不是以0为中心造成的后果及原因

后果有可能导致网络收敛慢（我认为在某一层反向传播中，如果参数们本来就是都要增，都要减，那么在这一层收敛不受影响）如果参数们有的需要增有的需要减，这种情况下，收敛就像第二张图，明明可以走绿线进行收敛，但不得不走了红线

songyufeishibyr·2023-12-28 22:38

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

中只有正确解标签（表示）索引为1，其他均为0（one-hot表示）假设正确解标签索引为“2”，与之对应的神经网络输出是0.6，则交叉熵误差为;若“2”对应的输出是0.1，则交叉熵误差为结果是传给Softmax层的反向传播的输入

北辰Charih·2023-12-28 21:34

完全背包问题，原理剖析，公式推导，OJ详解

文章目录前言一、完全背包的状态设计1、状态设计2、状态转移方程3、对比0/1背包问题4、时间复杂度分析二、完全背包问题的优化1、时间复杂度优化2、空间复杂度优化三、OJ练习裸题完全背包+离散化最小值前言完全背包问题，相比0/1背包问题，实就每个物品可以取无限次。一、完全背包的状态设计有n(n≤100)种物品和一个容量为m(m≤10000)的背包。第i种物品的容量是c[i]，价值是w[i]。现在需要

EQUINOX1·2023-12-28 18:47

卷积神经网络反向传播

误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

辅助角公式

文章目录三角函数线性组合@辅助角公式推导应用举例三角函数线性组合@辅助角公式在正弦和余弦波的线性组合的情况下，我们有asin⁡x+bcos⁡xa\sinx+b\cosxasinx+bcosx=a2+b2

xuchaoxin1375·2023-12-28 13:25

卷积神经网络基础

全连接层BP（backpropagation）算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。

pythonSuperman·2023-12-28 12:05

卷积导数反向传播

习题5-2证明宽卷积具有交换性，即公式(5.13)．宽卷积：给定一个二维图像和一个二维卷积核,对图像进行零填充，两端各补和个零，得到全填充的图像.图像和卷积核的宽卷积定义为。其中，表示宽卷积运算。在宽卷积中，卷积核的宽度大于输入数据的宽度。如果我们将输入数据表示为1维向量，卷积核的宽度通常是小于或等于输入数据的长度。但在宽卷积中，卷积核的宽度可以超过输入数据的长度。宽卷积可以带来以下好处：更大的感

Simon52314·2023-12-28 10:37

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法（反向传播算法）是一种用于神经网络训练的基本算法。它通过逐层迭代地调整神经网络的权重和偏置，以使网络的输出尽可能接近期望的输出。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）

目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔

铖铖的花嫁·2023-12-27 15:13

目标检测-Two Stage-Fast RCNN

中提到SPPNet的主要缺点是：分开训练多个模型困难且复杂尽管比RCNN快10-100倍，但仍然很慢SPPNet无法更新空间金字塔池化层以下的权重，根本原因是，当每个训练样本来自不同影像时，通过SPP层的反向传播效率很低

学海一叶·2023-12-27 06:29

pytorch中池化函数详解

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

它用于计算预测结果与真实标记之间的误差，并通过误差反向传播算法来指导模型参数的更新。目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数，有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

python 实现 AIGC 大模型中的概率论:充满数学逼格的生日问题公式推导

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

tyler_download·2023-12-26 05:31

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反向传播公式推导