反向传播梯度下降

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

textCNN）原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN的基本结构2.2.1前向传播算法激活函数2.2.2反向传播算法损失函数梯度下降优化器
大地之灯·2023-12-20 00:59

OPTIMIZATION AS A MODEL FOR FEW-SHOT LEARNING

LSTM内部的更新非常类似于梯度下降的更新，因此利用LSTM的结构训练一个meta-learner模型，用于学习另一个神
果园林·2023-12-19 23:04

「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·2023-12-19 20:25

大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南

大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南文章目录大数据机器学习-梯度下降：从技术到实战的全面指南一、简介什么是梯度下降？为什么梯度下降重要？
星川皆无恙·2023-12-19 18:30

[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][Back propagation]

前言：反向传播算法(英:Backpropagationalgorithm，简称:BP算法)是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。它用于计算梯度计算中，降低误差。
明朝百晓生·2023-12-19 08:11

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。
轩Scott·2023-12-19 05:39

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归
KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

图像识别的精度与效率优化研究

一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络，通过反向传播算法进行训练，从而实现对图像的自动学习和识别。与传统的机器学习算法相比，深度学习具有更强的表达能
matlabgoodboy·2023-12-18 18:39

ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid激活函数

ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它在梯度下降中的计算上相对简单，且有效防止了梯度消失问题。Sigmoid函数将输入映射到（0，1）之间的范围，常用于二分类问题。
LeapMay·2023-12-18 17:36

BP神经网络

一、BP神经网络的概念BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
花花妞·2023-12-18 16:40

深度学习 | 前馈神经网络与反向传播算法

目录一、Logistic函数二、前馈神经网络（FNN）三、反向传播算法（BP算法）四、基于前馈神经网络的手写体数字识别一、Logistic函数Logistic函数是学习前馈神经网络的基础。
天下弈星~·2023-12-18 16:31

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

notes2

LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax的两点有趣发现：鲁棒性和信息量softmax反向传播推导交叉熵函数优于均方差函数的推导和
lym94·2023-12-18 14:53

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码

转载自：http://blog.csdn.net/walegahaha/article/details/51603040经典反向传播算法公式详细推导卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于
空山明月_Blog·2023-12-18 13:36

卷积神经网络的学习与实现

1.经典反向传播算法公式详细推导这里引用经典反向传播算法公式详细推导_反向目标公式-CSDN博客第一个公式代表隐藏层神经元的输入值都是前边所有神经元的累加和
赛亚超·2023-12-18 13:03

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。
星宇星静·2023-12-18 12:21

神经网络中梯度消失 以及梯度爆炸的原因已解决办法

梯度消失问题：梯度消失指的是在网络的深层结构中，梯度在反向传播过程中逐渐变小，最终变得非常接近于零。这会导致深层网络的参数无法得到有效更新，使得网络无法学习到有效的特征表示。
澄绪猿·2023-12-18 12:42

Pytorch学习概述

Intelligence）1.1人类智能1.2机器学习（人工智能）1.3深度学习1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史3.1BackPropagation（反向传播
chairon·2023-12-18 11:33

BP神经网络

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。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

实验记录：模型训练时loss为INF(无穷大)

2.数值不稳定性：在某些情况下，由于数值不稳定性，梯度下降算法可能会产生非常大的梯度，从而导致损失值变得非常大。3.学习率过高：如果学习率设置得过高，梯度更新可能会变得非常大
爱编程的小金毛球球·2023-12-18 08:50

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

权重衰减(Weight Decay)

一、权重衰减在深度学习中，模型的训练过程通常使用梯度下降法（或其变种）来最小化损失函数。梯度下降法的目标是找到损失函数的局部最小值，使得模型的预测能力最好。
奉系坤阀·2023-12-18 08:37

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2
zhushatong·2023-12-18 08:22

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

为什么梯度是上升方向，梯度下降要取负？

讨论  这个问题是很容易忽略，也就一个负号的问题，大多是记下来，但是确实也一个搞不懂的问题。方向导数简单说明方向导数，毕竟梯度与方向导数是有关系的。  上图lll对xxx,yyy的偏导，分别在xxx和yyy的方向上，两偏导线垂直映射到绿色线方向上，再求和就是绿色线向量长度；  θ=0θ=0θ=0时，也就是绿色线和灰色线重合，也就是梯度方向上的最大方向导数。梯度方向为何是上升方向这个示例函数是f(x
明天,今天,此时·2023-12-18 07:05

梯度下降实战（优化）

批量梯度下降(BGD)导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#
阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:17

BGD 实战

梯度下降方法2.1、三种梯度下降不同梯度下降分三类：批量梯度下降BGD（BatchGradientDescent）、小批量梯度下降MBGD（Mini-BatchGradientDescent）、随机梯度下降
阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:16

机器学习--归一化处理

归一化归一化的目的归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。
阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:40

深度学习基础篇之Batch_Size

对于小数据集而言，可以采用全数据集，训练稳定，都是整体的梯度下降方向，但是不同的梯度值差别较大，难以获得一个全局学
qq_45692660·2023-12-18 00:59

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

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

机器学习笔记 - 了解学习率对神经网络性能的影响

一、简述深度学习神经网络使用随机梯度下降优化算法进行训练。学习率是一个超参数，它控制每次更新模型权重时响应估计误差而改变模型的程度。
坐望云起·2023-12-16 14:33

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

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则a.损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择
QomolangmaH·2023-12-16 08:10

「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

4.PyTorch——优化器

下面就以最基本的优化方法——随机梯度下降法（SGD）举例说明。这里需重点掌握：优化方法的基本使用方法
沉住气CD·2023-12-15 20:27

深度学习 Day11——T11优化器对比实验

.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN网络模型10.编译模型11.训练模型12.模型评估三、知识点详解1.加载预训练的VGG16模型2优化器2.1梯度下降法
LittleRuby·2023-12-15 20:56

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

机器学习---线性回归案例

1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。
30岁老阿姨·2023-12-14 22:25

神经网络和深度学习（四）—梯度下降算法

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】对梯度下降法的具体应用【嵌牛鼻子】深度学习神经网络梯度下降【嵌牛提问】如何将梯度下降算法应用到神经网络说了这么多，你可能会以为接下来我将介绍牛顿定理
吴丞楚20012100032·2023-12-14 21:16
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