反向传播梯度下降

深度学习——第5章 神经网络基础知识

第5章神经网络基础知识目录5.1由逻辑回归出发5.2损失函数5.3梯度下降5.4计算图5.5总结在第1课《深度学习概述》中，我们介绍了神经网络的基本结构，了解了神经网络的基本单元组成是神经元。
曲入冥·2023-12-14 20:52

【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

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理1.线性回归2.梯度下降法
Magic171·2023-12-06 11:14

Yolov4 学习笔记

之前损失函数存在的问题之前公式为1-IOUIOU=(交集面积)/(并集面积)如果没有相交，分母为0，那么就无法计算分母接近零：当预测框和真实框的重叠面积非常小，接近于零时，IOU的计算结果可能会非常大，这可能导致梯度下降的问题
魏郴·2023-12-06 10:24

pytorch中的loss.backward()和optimizer.step()中的使用的梯度方向问题

#举例：梯度下降更新模型参数optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate)#在每个训练步骤中optimizer.zero_grad
Mariooooooooooo·2023-12-06 07:51

A3C 笔记

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。
Junr_0926·2023-12-06 02:12

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

梯度下降与损失函数的基础知识

文章目录一、基础知识梯度下降损失函数的要求损失函数凸函数二、预测的任务理解策略梯度一、基础知识梯度下降梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于最小化损失函数或目标函数。
_刘文凯_·2023-12-05 17:09

[PyTorch][chapter 4][李宏毅深度学习][Gradient Descent]

前言：目录:1:梯度下降原理2:常见问题3：梯度更新方案4：梯度下降限制一梯度下降原理机器学习的目标找到最优的参数,使得Loss最小为什么顺着梯度方向loss就能下降了。主要原理是泰勒公式。
明朝百晓生·2023-12-05 07:39

最小二乘法

注意是斜率变化，不是函数值变化），那相应的inv(H)的值就会比较小，这个时候步进会慢些2.当一个位置比较平缓，斜率变化较小时，说明H矩阵值小，相应的inv(H)会比较大，步进会比较大上述两点，相对于梯度下降法来说
用户名溢出·2023-12-05 00:25

几种梯度下降方法之BGD

梯度下降 梯度下降是迭代法的一种，通俗来讲你可以把梯度下降任务当成下山的过程。
yousa_·2023-12-04 22:03

【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

梯度下降方法

本文介绍了梯度下降法的推导过程，全梯度下降算法，随机梯度下降算法，随机平均梯度下降算法，小批量梯度下降算法。
谛君_是心动啊·2023-12-04 15:45

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

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

深度学习记录--梯度下降法

什么是梯度下降法？
蹲家宅宅·2023-12-04 01:34

梯度下降与GradientBoostingRegressor、LinearRegression比较

#_*_coding:utf-8_*_#建造一个最简单的梯度下降defregression(data,alpha,lamba):importnumpyasnpn=len(data[0])-1#获取data
不 死彡邪神·2023-12-04 00:18

c语言详解牛顿迭代法以及求解倒数和平方根

Newton'siterationmethod是在实数域和复数域利用切线不断逼近方程根的一种求高次曲线方程的方法，区别于梯度下降法，它是二阶导，收敛速度比较快，对于非凸函数，牛顿法容易受到鞍点或者最大值点的吸引
发狂的小花·2023-12-03 22:56

[最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索（单峰区间搜索 + 黄金分割）C++ 代码

这是我的课程作业，用了Eigen库，最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索（单峰区间搜索+黄金分割）从书本的Matlab代码转译过来的其实，所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数
hijackedbycsdn·2023-12-03 22:30

深度学习记录--logistic回归函数的计算图

回归函数先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下：将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下：前向传播已经完成，接下来完成后向传播运用链式法则依次求出,,,,补充梯度下降法
蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

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

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

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法
王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

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

06、基于内容的过滤算法Tensorflow实现

05、基于梯度下降的协同过滤算法中已经介绍了协同过滤算法的基本实现方法，但是这种方法仅根据用户的相似度进行推荐，而不关注用户或者电影本身的一些特征的匹配，基于内容的过滤算法正式为了对此进行改进。
怡步晓心l·2023-12-03 11:16

05、基于梯度下降的协同过滤算法

05、基于梯度下降的协同过滤算法理论与实践Python开始学习机器学习啦，已经把吴恩达的课全部刷完了，现在开始熟悉一下复现代码。对这个手写数字实部比较感兴趣，作为入门的素材非常合适。
怡步晓心l·2023-12-03 11:46

PyTorch中使用MNIST数据集进行训练和预测

定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如随机梯度下降SGD）。训练模型：使用训练数据集对模型进行训练
赢勾喜欢海·2023-12-03 11:14

【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

逻辑回归 使用Numpy实现逻辑回归

(z)=1(1+e−z)g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z})}g(z)=(1+e−z)1#sigmoid函数defsigmod(z):return1/(1+np.exp(-z))线性计算与梯度下降
小小程序○·2023-12-02 22:34

【深度学习理论】(1) 损失函数

构造损失函数之后，我们的目标就是将损失函数的值最小化，使用梯度下降的方法求得损失函数对于
立Sir·2023-12-02 14:27

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

python实现梯度下降法

梯度下降法梯度定义梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。
__倔强的贝吉塔·2023-12-02 09:17

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

梯度下降优化算法综述

Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms∗论文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdfAbstract：虽然梯度下降优化算法越来越受欢迎
涓涓自然卷·2023-12-01 17:10

人工智能-优化算法之动量法

泄漏平均值小批量随机梯度下降作为加速计算的手段。它也有很好的副作用，即平均梯度减小了方差。小批量随机梯度下降可以通过以下方式计算：为了保持记法简单，在这里我们使用时间时更新的权重。
白云如幻·2023-12-01 16:15

[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

【机器学习】线性模型之逻辑回归

文章目录逻辑回归Sigmoid函数概率输出结果预测值与真实标签之间的并不匹配交叉熵逻辑回归模型梯度下降逻辑回归模型求解编程求解sklearn实现，并查看拟合指标逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，形式上引入了
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化
虎慕·2023-12-01 15:33

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。
小小程序○·2023-12-01 06:54

大数据HCIE成神之路之数学（4）——最优化实验

最优化实验1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍1.1.2代码实现1.2梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1
邵奈一·2023-12-01 05:09

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

Deep Learning（wu--84）

文章目录2偏差和方差正则化梯度消失\爆炸权重初始化导数计算梯度检验OptimizationMini-Batch梯度下降法指数加权平均偏差修正RMSpropAdam学习率衰减局部最优问题调参BNsoftmaxframework2
怎么全是重名·2023-11-30 13:06

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

《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
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