反向传播公式推导第8页

BP神经网络

包括信号的正向传播和误差的反向传播两个过程，即计算机误差输出时按从输入到输出的方向进行，从而调整权重和阈值时按从输出到输入的方向进行

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

变分自编码器（VAE）初识

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），AE（Auto-Encoder）的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合，xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码

碧蓝的天空丶·2023-12-18 08:38

pytorch | epoch, batch, iteration

（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个

Mine4ever_·2023-12-18 08:47

为什么每次optimizer.zero_grad()

2计算梯度（反向传播）：损失函数对网络参数的梯度（即导数）是通过一个称为反向传播的过程计算出来的。这个过程从损失函数开始，向后通过网络传播，直到达到输入层，计算每个参数对损失的贡献。

Code_LiShi·2023-12-17 21:03

深度学习记录--随机初始化

我们的隐层的神经单元输出始终不变，出现隐藏神经元的对称性这种对称性会导致a值和w值无法进行正常的迭代更新，导致每层的节点作用式微，神经网络也就失去其作用了一般来说，模型所有的权重w随机初始化，所有偏置b初始化为0这种方法，在反向传播的过程中所有权重的导数

蹲家宅宅·2023-12-17 20:33

Pytorch当中的.detach()操作是什么意思

当我们在PyTorch中进行张量运算时，操作会构建一个计算图来跟踪计算历史，这个计算图用于自动求导和反向传播来计算梯度。

BugMaker2002·2023-12-17 07:18

基于BP/GRNN神经网络的网络安全数据预测——Matlab仿真

本文将介绍如何使用BP（反向传播）和GRNN（广义回归神经网络）两种神经网络模型，通过Matlab进行网络安全数据预测的仿真实验。

程序员拓荒·2023-12-16 22:56

FM因子分解机的原理、公式推导、Python实现和应用

1、FM模型能够解决冷启动问题吗，为什么？FM（FactorizationMachines）模型在一定程度上可以缓解冷启动问题，尤其是在推荐系统等应用中。冷启动问题通常指的是在系统初始阶段或者对于新用户/新物品时，缺乏足够的历史数据来做出准确的预测或推荐。FM模型的优势在于它能够学习到数据中的隐含因子，并且能够在用户和物品之间建模交叉特征。这使得在冷启动情况下，即使没有足够的用户或物品历史交互信息

Wzideng·2023-12-16 19:43

Python实战演练之python实现神经网络模型算法

from__future__importdivisionimportmathimportrandomimportpandasaspd2.构建BP神经网络类主要是构建三层反向传播神经网络类。"""

程序猿～厾罗·2023-12-16 16:15

DCFnet - Discrimitive Correlation Filters Network for Visual Tracking 笔记

体来说，作者将DCF视为在Siamese网络中添加的特殊相关滤波器层，并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来仔细地通过它来推导反向传播。因为推导仍然在傅里叶域内进行，所以保留了DCF高效的特性。

橙子潘潘·2023-12-16 15:33

前（反）向传播，梯度消失和爆炸，batch normalization

反向传播是一种在神经网络中计算参数梯度的方法，它是深度学习中的基础算法。

hadiii·2023-12-16 11:50

函数图形渐近线分析

文章目录曲线的渐近线水平和垂直渐近线斜渐近线斜渐近线公式推导简便方法确定斜渐近线(一次多项式化方法)例曲线的渐近线渐近线综合了极限和函数图形的知识,尤其是斜渐近线水平和垂直渐近线若点MMM沿曲线y=f(

xuchaoxin1375·2023-12-16 11:03

「X」Embedding in NLP｜神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

01.深入了解神经网络首先，简要回顾一下神经网络的构成，即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源

Zilliz Planet·2023-12-16 04:58

十六动手学深度学习v2计算机视觉 ——样式迁移

文章目录基于CNN的样式迁移基于CNN的样式迁移我们通过前向传播（实线箭头方向）计算风格迁移的损失函数，并通过反向传播（虚线箭头方向）迭代模型参数，即不断更新合成图像。

王二小、·2023-12-15 23:43

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

反向传播算法详细推导过程如图，是反向传播算法中的一些基本公式。

shimly123456·2023-12-15 22:36

GPS原理与接收机设计 CH6 卡尔曼滤波及其应用

CH6卡尔曼滤波及其应用第六章主要是讲卡尔曼滤波的原理公式推导和应用感觉还是有难度的所以在前期有陆陆续续地拆解然后也上传了blog需要的uu可以看看哦~α-β滤波通俗讲讲卡尔曼滤波卡尔曼滤波注：看了上面的几个链接可以跳过

~光~~·2023-12-15 20:09

通俗讲讲卡尔曼滤波

大家看完这个可以看我另一篇写的详细的公式推导的过程，肯定能看的懂啦~~https://blog.csdn.net/qq_53131867/article/details/134354442?

~光~~·2023-12-15 20:38

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类，可以利用自动求导机制进行反向传播和梯度更新异

Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

【机器学习】人工神经网络-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类

一、MLP原理多层前馈型神经网络正向传播算法的流程Sigmoid函数及其导数反向传播算法二、示例-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类2.1多层感知器（MLP）的简单实现，主要用于解决鸢尾花数据集的分类问题

十年一梦实验室·2023-12-15 12:44

阶段五：深度学习和人工智能(掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习)

以下是掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习的一些基本要求：了解深度学习的基本概念和原理，包括神经网络、反向传播、优化器、损失函数等。

哈嗨哈·2023-12-15 04:14

12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化

简介在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后，楼主对于pytroch有了进一步的理解，比如，比之前更加深刻的了解了BP神经网络的反向传播算法，梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。

思影影思·2023-12-15 01:15

【深度学习】重要概念

文章目录1.前向传播、反向传播和计算图2.数值稳定性和模型初始化3.环境和分布偏移1.前向传播、反向传播和计算图前向传播：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。

盛世隐者·2023-12-14 22:59

【23-24 秋学期】NNDL 作业8 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)．图像X和卷积核W的宽卷积定义如下：要证明：当图像X和卷积核W有固定长度时,他们的宽卷积具有满足交换性，如下：设二维图像为：，也就是：对应卷积核为：，也就是：可知，rot(X)为：rot(W)为：对X进行零填充，填充后的全填充图像为对W进行零填充，填充后的全填充图像为由于这俩图太难画，所以比照着3*3的X矩阵和2*2的W矩阵画在纸上：如下图所示【W

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-06 21:48

Go语言实现深度学习的正向传播和反向传播

文章目录开发前言开发理论图解理论数据类型数学函数数据节点统一抽象变量数据节点常量数据节点单目运算封装双目运算封装算子节点统一抽象基础算子加法算子减法算子乘法算子除法算子指数算子对数算子正切算子正弦算子余弦算子数据流图正向传播反向传播正向训练反向训练运行示例开发总结开发前言正向传播是指从神经网络的输入层开始

醉墨居士·2023-12-06 12:57

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

梯度爆炸：当反向传播过程中的梯度变得非常大时，权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

已知线段的两端点a、b，求线段外一点到线段的距离

公式推导过程已经不存在仅剩下代码贴出来，方便使用//计算点p到直线a,b的距离，OpenCVstaticfloatdistancePointToLineCV(constcv::Point2f&p,constcv

izwmain·2023-12-05 22:13

强化学习Markov重要公式推导过程

Markov决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP）Markov过程是一种用于描述决策问题的数学框架，是强化学习的基础。MDP中，决策者面对一系列的状态和动作，每个状态下采取不同的动作会获得不同的奖励，决策者的目标是制定一种策略，使得长期累积的奖励最大化。MDP具有以下特点：状态具有马尔可夫性质，即当前状态包含了过去所有状态的信息，未来状态只与当前状态相关，与过去状态无关；决

幻影123！·2023-12-05 00:02

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法

HBU_David·2023-12-04 15:37

FOC控制之小A小B小C是如何追求小D的

1、写在前面随着电动汽车的热火，关于FOC控制技术的文章这几年在网络上可谓是一搜一大把，各种理论分析，公式推导，应有尽有。通过这些文章，可以看出大佬还是很多的。另外也有FOC的开源硬件。

MikeInNJ·2023-12-04 10:09

1、GAN(Generative Adversarial Networks)论文及pytorch实现

GAN论文及pytorch实现一、论文1、Introduction2、相关工作3、对抗网络Adversarialnets4and5、公式推导和实验结果展示6、优势和劣势7、结论二、代码实现本文是学习笔记

Tony·2023-12-04 10:40

深层神经网络（第四周）

这里省略了深层神经网络的前向传播和反向传播，内容和之前相似，不做过多描述。若今后需要，可以再补习。一、为什么使用深层表示解决问题时其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层。

叫小侯的小白程序员·2023-12-04 06:59

欧拉公式 e^iθ=cosθ+i*sinθ

本质上这个公式是由这个公式推导过来的，把θ换成π即可。那么这个公式是如何得到的呢？可以使用高等数学里的幂级数展开，进而可以推导得出。

挽阳·2023-12-03 23:15

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

目录1基本介绍2公式推导3牛顿迭代法的应用3.1求倒数3.2开根号3.2马克尔的方法4收敛性分析1基本介绍牛顿迭代法（Newt

发狂的小花·2023-12-03 22:56

付账问题（贪心思路看待均分，零基础都可以理解）

往期文章如下雷达设备问题（从另一个角度看待区间合并+贪心思路+未发现关键的错误样例）糖果传递问题（超详细的数论公式推导+贪心结论+均分问题）问题描述几个人一

蒜白·2023-12-03 21:58

深度学习记录--logistic回归损失函数向量化实现

ps.这里b只是一个常数，但是依然可以加在每个向量里(python的广播(Broadcasting))激活函数,同样用向量化实现，只需要就可以完成，其中因此，正向传播的向量化，我们只用了两行代码就完成了反向传播的向量化与正向传播的向量化实现类似

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

神经网络模型预训练

根据神经网络各个层的计算逻辑用程序实现相关的计算，主要是：前向传播计算、反向传播计算、损失计算、精确度计算等，并提供保存超参数到文件中。

softshow1026·2023-12-03 19:05

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设

脑瓜凉·2023-12-03 19:47

day4-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸梯度消失：反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化

wamgz·2023-12-03 18:11

[笔记] 错排问题 #错排

错排公式：D[1]=0;D[2]=1;D[n]=(n-1)(D[n-1]+D[n-2])公式推导：补充设定：x--y的含义：第x个元素分到了第y个元素的位置上。对于第i个元素，若不在自

Y.YL·2023-12-03 13:52

神经网络反向传播

神经网络反向传播算法之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}\left(x\right)hθ(x

小小程序○·2023-12-03 12:54

【Pytorch 入门】DAY 4 损失函数模型的保存与下载

损失函数通俗理解，如下图所示，为理想与现实的差距计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）grad官方文档L1lOSSimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs

幸馥儿~·2023-12-03 06:05

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

神经网络前向传播和反向传播算法。模型的优化器更新。通过使用CUDA，可以显著提高神经网络的训练和推理速度，从而缩短模型开发的时间，并

高山莫衣·2023-12-02 12:26

15、深度学习之正向传播和反向传播

上一节介绍了训练和推理的概念，这一节接着训练和推理的概念讲一下，神经网络的正向传播和反向传播。其实单看正向传播和反向传播这两个概念，很好理解。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 05:35

深度学习——神经网络

深度学习—搭建神经网络1、基本概念2、神经网络的参数3、神经网络的搭建4、前向传播5、反向传播6、搭建神经网络的八股1、基本概念基于Tensorflow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图

weixin_mm975247003·2023-12-01 20:03

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture3：ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.反向传播和自动求导图执行和调度

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

电容和电感的充放电公式推导

电容充电方程：放电方程：开关闭合后，流过电容的电流为：；根据基尔霍夫定律列出方程：（为输入信号，为串联电阻，为电容电压，为电容容量）整理得：（1-1）这是一阶线性微分方程，并且，所以是非齐次的。（假如是一个直流信号，那么整理后可写为：，更容易求解，解出来和下面的最终结果相同）先令，化为齐次方程：（1-2）分离变量后得到：两端积分：算出来为：也可以写为：令，得，这是式（1-2）的通解。下面使用常数变

秋至日丶·2023-12-01 08:18

机器学习（一）：简介

机器学习简介这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。

打不死的小黑·2023-12-01 01:08

2023.11.29 深度学习框架理解

目前学习到的深度学习框架实际上分为两部分：正向传播和反向传播。1.正向传播一般基于y=wx+b样式的数学架构，即假设对于一切的事物（y）都是可以用数学公式表示的，当然对于哲

leigh_chen·2023-12-01 00:21

损失函数与反向传播

计算l1lossmselossimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossfromtorchimportnninputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)inputs=torch.reshape(inputs,(1,1,1,3

CODING_LEO·2023-11-30 11:10

Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解

在这种模式下，模型会根据训练数据进行参数更新，并且会在前向传播中跟踪梯度，以便进行反向传播和参数更新。model=Net()model.train()#设置模

码农研究僧·2023-11-30 11:40

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