反向传播梯度下降第10页

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

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习

Debroon·2024-01-10 03:23

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP

Debroon·2024-01-10 03:21

【ITK库学习】使用itk库进行图像分割（三）：分水岭分割算法

itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类

leafpipi·2024-01-09 23:51

梯度下降梯度消失梯度爆炸通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

机器学模型预训练模型为什么要使用预训练模型呢？

这通常通过定义一个损失函数来衡量模型预测与真实目标之间的差距，并使用优化算法（如梯度下降）来调整模型参数，以最小化这个差距。

香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新

jcfszxc·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp

霜溪·2024-01-09 09:10

【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

强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习（Temporal Difference）

TDforactionvalues)BasicSarsa变体1：ExpectedSarsa变体2：n-stepSarsaQ-learing(TDforoptimalactionvalues)TD算法汇总*随机近似（SA）&随机梯度下降

Green Lv·2024-01-08 15:40

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

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法

维斯德尔·2024-01-08 12:10

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

第二章神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。

庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

2019-01-29 大数据处理学习

假设要训练一个线性回归模型或者是逻辑回归模型，当m是一个亿的时候，用求一亿个项目总和的计算量来计算仅仅一步的梯度下降，这显然效率不高。

奈何qiao·2024-01-08 10:55

优化器（一）torch.optim.SGD-随机梯度下降法

torch.optim.SGD-随机梯度下降法importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderdataset

Cupid_BB·2024-01-08 07:29

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

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

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。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

该方法也被称为梯度下降法，是一种迭代的一阶优化算法。算法的基本思想是从当前点出发，沿着当前点的负梯度方向，以一定的步长（学习率）移动到新的点，重复这个过程直至达到停止条件。

撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

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

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

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

梯度下降法原理小结

二、梯度下降与梯度上升三、梯度下降算法详解1.梯度下降法的直观理解2.梯度下降法的相关概念3.梯度下降的详细算法4.梯度下降的算法调优四、梯度下降法大家族1.批量梯度下降法（BatchGradientDescent

笔写落去·2024-01-07 07:25

卷积神经网络|完整代码实现

通常，训练一个神经网络需要这些步骤：定义一个神经网络准备一个可迭代的数据集将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数好吧，明白大致步骤之后，就可以简单实现一个神经网络，并训练这个神经网络

霜溪·2024-01-07 02:31

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

深度学习之矩阵形式的链式法则推导

深度学习之矩阵形式的链式法则推导对于深度学习的基础“梯度下降”和“自动微分”的数学原理网上讲解的博客有很多了，但是目前没看到有讲关于矩阵形式的链式法则的内容，所以写了这篇笔记，供自己学习和复习。

月见团子tsukimi·2024-01-06 12:09

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

PyTorch|transforms.Normalize

在训练时对图片数据进行归一化可以在梯度下降算法中更好的寻优，这是普遍认为的。那么PyTorch中的transforms.Normalize，究竟做了什么，这是应该知道的。

霜溪·2024-01-06 06:42

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

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意

丘小羽·2024-01-05 07:06

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

动手学深度学习(八) 优化算法进阶

因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepestdescent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。

致Great·2024-01-05 00:19

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

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

Scikit-Learn线性回归(四)

Scikit-Learn线性回归四：梯度下降1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解

对许·2024-01-04 12:55

训练神经网络的7个技巧

文章目录前言一、学习和泛化二、技巧1：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

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

【i阿极送书——第六期】《YOLO目标检测》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极·2024-01-04 10:02

基于决策树、随机森林和层次聚类对帕尔默企鹅数据分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测机器学习(

i阿极·2024-01-04 10:28

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