反向传播公式推导第9页

《GAN实战》GANs in Action 第一章

1.训练过程每次迭代，也就是batch完成连词训练（a）训练鉴别器固定生成器参数，根据反向传播总误差，运用梯度下降的方法，更新鉴别器参数，寻求最小化分类误差（b）训练生成器固定鉴别器参数，根据反向传播总误差

阿希学习笔记·2023-11-30 09:42

吴正宪数学教学学习笔记之80

东哥杂谈·2023-11-30 05:12

人工智能基础_机器学习045_逻辑回归的梯度下降公式推导_更新公式---人工智能工作笔记0085

然后我们上面有了逻辑回归的损失函数,以后,我们再来看逻辑回归的梯度下降公式可以看到上面是逻辑回归的梯度下降公式,这里的阿尔法是学习率,这里的后面的部分是梯度也就是步长,这个阿尔法是,通过调节这个来控制梯度下降的快和慢对吧然后我们再来看逻辑回归可以看到这里上面是hthetax这个回归函数,可以看到结果这个逻辑回归函数我们之前就知道了,对吧,然后我们再来看他的导数,我们对他来求导,就能看到它的导数就是

脑瓜凉·2023-11-30 02:58

《两点间的距离》教学案例分析

一、公式推导《普通高中教科书数学选择性必修第一册》第二章第三节，关于两点间距离公式的推导与传统教材有所差异。

秋姐工作室·2023-11-29 19:58

梯度下降及反向传递公式推导

本来想在写这篇文章，无奈不支持数学公式的展示，只好发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，等以后支持数学公式了再挪过来：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246

JackMeGo·2023-11-29 19:15

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数，它结合了sigmoi

木彳·2023-11-29 19:26

前向传播、反向传播、更新梯度

1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

学习Python和深度学习基础

2.深度学习基础了解深度学习的基本概念，包括神经网络、前向传播、反向传播等。学习深度学习框架PyTorch的基本操作。

yuer629·2023-11-29 00:01

学习笔记目录

语言学习笔记工具使用git使用笔记️人工智能机器学习书籍/仓库机器学习资料-张北海经典算法Bagging和Boosting概念及区别随机森林–Randomforest（Bagging方法）XGBoost的原理、公式推导

雪的期许·2023-11-29 00:27

FPGA：实现快速傅里叶变换（FFT）算法

前言第一次使用FPGA实现一个算法，搓手手，于是我拿出一股势在必得的心情打开了FFT的视频教程，看了好几个视频和好些篇博客，于是我迷失在数学公式推导中，在一位前辈的建议下，我开始转换我的思维，从科研心态转变为先用起来

崽崽今天要早睡·2023-11-29 00:46

深度学习笔记

TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用

czyxw·2023-11-28 23:21

分层级联Transformer！苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度！

H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。基于此，我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN，它完美继承了CNN和Transformer的优点

深度学习技术前沿·2023-11-28 22:49

【跟官网学opencv-python】笔记3.2：opencv几何变换

目录前言目标函数详解1.缩放变换2.平移变换3.旋转变换4.仿射变换5.透视变换总结进阶1、透视变换公式推导2、透视变换实例应用参考前言跟着官网学习opencv-python才是基础入门的最佳选择，下文是官网的学习记录及扩展

小庄AI应用·2023-11-28 18:27

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的。神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界，让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算

科技州与数据州·2023-11-28 17:15

基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】

然后，我们将使用它来生成图像，使用参考图像计算损失，最后通过整个管道进行反向传播以更新相机的位置。

新缸中之脑·2023-11-28 08:17

慌慌张张匆匆忙忙

考试安排出来之后，瞬间感觉必须得加快复习的进度了，周一考试《信息论》，东西很碎要记忆的东西太多太多了，还涉及到概率的一些东西，第一次感觉概率这个东西真的很，公式推导来推导去的，需要很多的联系来灵活的比变化

李祥鸿·2023-11-28 06:46

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神

星宇星静·2023-11-28 04:14

CodeForces 194A Exams

每次考试最少得2分，最多5分，判断总分到达k时，保证最高分尽可能低的情况下，最多能几次得2分链接：http://codeforces.com/problemset/problem/194/A思路：通过公式推导得出最多能有

luminous11·2023-11-27 22:43

RNN/LSTM/GRU/seq2seq公式推导

概括：RNN适用于处理序列数据用于预测，但却受到短时记忆的制约。LSTM和GRU采用门结构来克服短时记忆的影响。门结构可以调节流经序列链的信息流。LSTM和GRU被广泛地应用到语音识别、语音合成和自然语言处理等。1.RNNRNN会受到短时记忆的影响。如果一条序列足够长，那它们将很难将信息从较早的时间步传送到后面的时间步。因此，如果你正在尝试处理一段文本进行预测，RNN可能从一开始就会遗漏重要信息。

dili8870·2023-11-27 19:47

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

BP神经网络与小波神经网络（附matlab代码,不用工具箱！）

其中BP神经网络的误差反向传播学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，在利用这个误差估计更前

曾_某·2023-11-27 18:22

2 时间序列预测入门：GRU

论文地址GRU原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀沿河·2023-11-27 12:35

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

神经网络优化算法详解

神经网络的优化算法，主要是两种反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）。这两种方法最终的目的都是调整

乱红飞·2023-11-26 13:54

buck-boost电路降压升压原理及buck，boost输入输出公式推导一文足矣

写在之前：本栏目初心是想记录生活，工作，或者学习中所学到的专业知识，心得体会，记录下分析问题解决问题过程中的经验教训，如果各位同学，同事，同志们还能从中汲取到其他营养，加速了问题的解决，提高了办事效率，那实在是荣幸之至了。本文是博主的第一篇文章，欢迎各位批评指正。文章目录前言一、buck电路演进1.引入三级管2.引入电容3.引入电感4.引入二极管5.回归三级管二、boost电路三、buck-boo

徐同学徐同事徐同志·2023-11-26 10:41

Buck电路基础知识

Boost公式推导及实验验证》，在我看来，Buck与boost是完全类似的，明白一个，另外一个也就明白了。不过后来还是陆续有粉丝问我有没有buck，那么今天就来推导下buck的公式。

服务器硬件攻城狮·2023-11-26 10:34

【深度学习笔记】03 微积分与自动微分

03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的反向传播分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)

我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数，并利用反向传播优化网络参数。与按图重做优化的基线不同，GAP具有泛化能力，允许我们训练在推理时产生性能分区的模型，即使是在看不见的

半度微凉1993·2023-11-25 23:46

反向传播BP算法

神经网络的反向传播反向传播机制与代码微分引擎与代码原理阐述如需转载，请注明出处！如有帮助点赞收藏关注！反向传播机制与代码这里主要介绍反向传播是如何运作的，代码中会加注释，便于大家理解。

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

怎要学好数学？

（1）基本原理、概念、知识点（2）课本中公式推导过程及例题解题思路（3）个性化易错题、易漏

愛數學的魚小幹·2023-11-25 09:39

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

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。在结尾处，笔者附上

PaperWeekly·2023-11-25 04:55

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

频率派与贝叶斯学派贝叶斯公式推导最大似然函数(MLE)最大似然估计与最大后验估计区别与联系频率派与贝叶斯学派首先讲讲贝叶斯估计（对比传统频率学来讲）在我们传统的频率学来说，需要推断的参数the

村头陶员外·2023-11-24 18:55

使用C++从0到1实现人工智能神经网络及实战案例

在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定

金戈鐡馬·2023-11-24 17:58

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

使用Pytorch从零开始构建RNN

是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。

Garry1248·2023-11-24 11:12

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

45-R语言机器学习：神经网络与深度学习

我们主要关注使用反向传播方法进行训练的前馈神经网络。神经网络模型的优点在于，可以对输入变量（特征）和响应变量之间的高度复杂关系进行建模，特别是关系呈现高度非线性时。

wonphen·2023-11-23 08:26

2_pytorch_变量

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸，requires_grad=True代表要把Variable涉及到反向传播中去

我是刘管家·2023-11-23 06:17

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

一、实现注意:展开参数在上一个视频中，讨论了使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本视频中，将简要介绍一个实现细节，即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

卡尔曼滤波器

目录标题一、递归形式二、数据融合三、公式推导四、误差协方差矩阵卡尔曼滤波示例五、扩展卡尔曼滤波一、递归形式将上述1/k1/k1/k记做一个参数KkK_kKk,估计误差（当前模型决定）远大于测量误差（自身测量系统

还有你Y·2023-11-23 01:18

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

BP神经网络公式推导

BP神经网络.PNG正向传播第1层公式1公式2公式3公式4第2层公式5公式6公式7公式8第m层公式9公式10公式11公式12反向传播期望输出公式13误差公式14公式15公式16权重偏导公式17公式18公式

雪地团子·2023-11-22 04:40

BP神经网络原理与如何实现BP神经网络

BP神经网络的误差函数四、BP神经网络的训练4.1BP神经网络的训练流程4.2BP神经网络的训练流程图五、自行实现BP神经网络六、借助matlab工具箱实现BP神经网络七、关于BP神经网络的正向传播与反向传播

老饼讲解-BP神经网络·2023-11-21 21:43

学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络

简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间反向传播算法

qssssss79·2023-11-21 02:07

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