反向传播公式推导第7页

插值、平稳假设、变异函数、基台、块金、克里格…地学计算概念及公式推导

1引言最近的几篇博客，分别从多光谱与高光谱遥感的实际应用出发，对影像前期处理与相关算法、反演操作等加以详细介绍。而通过遥感手段获取了丰富的各类地表信息数据后，如何对数据加以良好的数学处理与科学分析，同样是我们需要重视的问题。因此，准备由这一篇博客入手，新建一个专栏，逐篇地对地学计算方面的内容加以初步总结。那么首先，我们就由地学计算的几个基本概念入手，对相关理论方面的内容加以一定了解。需

疯狂学习GIS·2024-01-11 01:06

深度学习中Epoch和Batch Size的关系

在一个Epoch内，神经网络会看到训练数据集中的所有样本一次，进行前向传播、反向传播，并更新权重。BatchSize（批大小）：BatchSize定义了在每次权重更新之前，模型看到的

Cc小跟班·2024-01-10 11:06

反向传播算法推导过程（看一篇就够了）

反向传播BackPropagation算法简称BP，算是神经网络的基础了。在神经网络中，正向传播用于模型的训练，模型中的参数不一定达到最佳效果，需要进行“反向传播”进行权重等参数的修正。

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

梯度下降和反向传播：能改

一、背景1.问题通过顶点坐标公式，求解出抛物线最低点的w坐标，得到了让误差代价最小的w。同样的，也通过算数说明了这种一步到位求解的方式固然是好，但是在输入特征过多、样本数量过大的时候，却非常消耗计算资源。2.思考抛物线最低点的寻找过程，其实不必一步到位，大可以采用一点点挪动的方式。通过在代价函数e与神经元的权重w图像上挪动w过程中发现，在最低点左侧，需要不断将w调大，在最低点右边，需要不断把w调小

一米阳光_Angel·2024-01-10 06:35

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch

岩塘·2024-01-09 08:43

Pytorch 反向传播计算图被修改的报错

先看看报错的内容RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.FloatTensor[5,1]],whichisoutput0ofAsStridedBackward0,isatversion2;expectedversion1instead.H

Midsummer啦啦啦·2024-01-09 07:06

09-20201012 感知机3-感知机的前向传播和反向传播

可用如下图表示反向传播就是通过真实值和预测值的产生的误差返回去调整w和b的过程用流程图来表示，如下说到这里，正向传播就是y=wx+b，如此简单。那么这个反向传播的这个loss如果得到呢？

野山羊骑士·2024-01-09 06:18

一句话总结卷积神经网络

训练时依然采用了反向传播算法，求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样，卷积神经网络是一个判别模型，它既可以用于分类问题，也可以用用于回归问题，并且支持多分类问题。

城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

使用opencv做双目测距（相机标定+立体匹配+测距）

一、标定首先我们要对摄像头做标定，具体的公式推导在learningopencv中有详细的解释，这

AAI机器之心·2024-01-08 16:32

反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:18

反向传播和梯度下降-1

反向传播是梯度下降的一种，许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先，让我们探讨一下梯度。本质上，训练是对权重集的搜索，这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:48

反向传播与梯度下降

反向传播和梯度下降是两个关键步骤，用于计算并更新这些参数。反向传播是一种计算梯度的方法，它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。

人工智能教学实践·2024-01-08 14:17

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

李宏毅机器学习第一周_初识机器学习

LookingforFunction2、认识一些专有名词二、预测YouTube某天的浏览量一、利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、反向传播

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:04

神经网络中参数与超参数的区别是什么?

在训练过程中，通过反向传播和梯度下降等方法不断更新这些参数，以最小化损失函数。作用：参数直接决定了

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:21

【Python】全连接神经网络

全连接神经网络一、前言二、反向传播算法（Backpropagation）3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork

Jc.MJ·2024-01-08 10:56

车辆 | 阿克曼转向原理及公式推导

自行车，转动前轮就能转弯，要是让前轮保持一个角度，自行车会做定圆运动，如果，车轮轴线跟着旋转，那么前轮轴线和后轮轴线的交点就是自行车做定圆运动的圆心。自行车是两轮模型，研究轿车四轮模型，如果轿车绕后轮轴线的某一点做定圆运动的话，前轮的左右转角大小是不一样的。（图片来源于网络）在定圆模型中，圆心是三个车轮的轴线共同确定的，如果某一条虚拟轴线不经过圆心，那么这个车轮就会产生相对滑动。为了能让四个轮绕着

squirrel快乐敲码·2024-01-08 09:03

计数原理@排列数@组合数

文章目录两类基本计数原理分类加法计数原理分类乘法计数原理小结排列组合元素排列排列数全排列排列数性质从计数原理角度解释该公式从排列数展开公式推导组合组合数组合数与排列数的关系组合数的性质计数原理的方法证明纯代数方法证明排列数和组合数公式的逆用笔算或口算中的排列组合两类基本计数原理以下两种计数原理是解决计数问题的最基本理论依据它们分别给出了

xuchaoxin1375·2024-01-08 09:06

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。虽然它没有像深度神经网络那样多层结构，但它依然包含了输入层、输出层和可调参数（权重和偏置项），并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。在线性回归模型中，我们假设输入和输出之间存在线性关系，即输出是输入的加权和加上一个偏置项。我们通过训练来找到最优的权重和偏置项，使得模型的预测值和真实值之间的误差最小。在

Aitrainee·2024-01-07 22:35

深度学习

PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1：（MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/反向传播/深度学习面试）深度学习基本理论

机器学习杨卓越·2024-01-07 19:14

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

深度学习中的反向传播数学计算过程

反向传播的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======

大小猫吃猫饼干·2024-01-07 07:25

李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识

中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局：b.常识axis=1代表行axis=0代表列nn.model.eval()将模型设置为评估模式，只输入数据然后得出结果而不会做反向传播

叮咚Zz·2024-01-07 00:17

图像处理中的DCT变换

来源及公式推导，可以查看下面链接，介绍的比较详细，这里就不再重复说明了：详解离散余弦变换（DCT）-知乎(zhihu.com)DCT变换-知乎(zhihu.com)目前DCT变换广泛应用于图像处理中，主要是由于其频谱特性决定的

yfor·2024-01-06 14:46

常见神经网络类型之前馈型神经网络

、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络（径向基函数神经网络）（1）感知器网络:也被称作感知机，主要用于模式分类，也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制（2）反向传播神经网络

繁花似锦之流年似水·2024-01-06 10:04

大语言模型占显存的计算和优化

per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数）gradient_checkpointing（前项激活值里面有很多是不需要存的，可以在反向传播再次

鱼鱼9901·2024-01-05 12:39

打印一个n行的杨辉三角形两种方法（详细解释，细到数学公式推导）

第一种是循环语句嵌套#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeintmain(){intn,coef=1;printf("请输入一个整数n：");scanf("%d",&n);for(inti=0;i//计算杨辉三角形的值intcalculateValue(introw,intcol){if(col==0||col==row){return1;}else{retu

Colinnian·2024-01-05 04:56

神经网络中的梯度爆炸

梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题，指的是在反向传播过程中，某些梯度的值变得非常大，导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定，模型无法收敛，或者产生不可靠的结果。

Recursions·2024-01-05 03:15

深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建

2、理解神经网络的基础：通过实现一个简单的神经网络模型（即使它只有一个隐藏层），可以更好地理解神经网络的工作原理，包括前向传播和反向传播过程，以及如何通过调整权重和偏置来优化模型。3、为更复杂的任务

叶绿体不忘呼吸·2024-01-04 21:08

EM算法原理解释及公式推导

本文参考的是人人都懂EM算法-August的文章-知乎这篇文章目录一、极大似然概述二、EM算法2.1EM算法描述2.2EM公式推导三、EM算法案例一、极大似然概述假设我们需要调查我们学校学生的身高分布。

烟雨人长安·2024-01-04 21:02

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

推荐频道

反向传播公式推导