反向传播梯度下降第20页

学习pytorch14 损失函数与反向传播

神经网络-损失函数与反向传播官网损失函数L1LossMAE平均MSELoss平方差CROSSENTROPYLOSS交叉熵损失注意code反向传播在debug中的显示codeB站小土堆pytorch视频学习官网

陌上阳光·2023-10-21 04:21

Pytorch深度学习 - 学习笔记

torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层6.3最大池化的使用6.4非线性激活6.5线性层及其他层6.6小实战及Sequential7.损失函数与反向传播

code_weic·2023-10-21 00:56

哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述哈里斯鹰算法优化BP神经网络（HHO-BP）回归预测是一种结合了哈里斯鹰算法和反向传播神经网络（BP神经网络）的方法，用于回归预测问题的研究

长安程序猿·2023-10-20 23:59

【数之道 05】走进神经网络模型、机器学习的世界

神经网络神经网络（ANN）神经网络基础激活函数神经网络如何通过训练提高预测准确度逆向参数调整法（BackPropagation）梯度下降法链式法则增加一层b站视频连接神经网络（ANN）最简单的例子，视频的推送

醉酒柴柴·2023-10-20 23:48

bp（back propagation）

文章目录定义过程前向传播计算过程计算损失函数（采用均方误差MSE）反向传播误差（链式法则）计算梯度更新参数简单实例定义反向传播全名是反向传播误差算法（Backpropagation），是一种监督学习方法

怎么全是重名·2023-10-20 20:52

python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级

文章目录python线性回归计算回归任务的损失梯度下降的原理模型参数的更新过程python基础库实现学习目标：了解深度学学习的结构基本过程和原理模型(函数):f(x)=wx+bf(x)=wx+bf(x)

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:57

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

梯度下降工作原理梯度下降的公式梯度下降的变种学习率前向传播vs反向传播前向传播反向传播手把手计算回归前向传播反向传播参数更新实战逻辑回归预测乳

我是小白呀·2023-10-20 15:56

深度学习讲稿(27)

5.5瀑布下降法我们在没有讲述瀑布下降法（即完全梯度下降法）之前就比较了这个方法和随机梯度下降法的优劣。很多人会觉得丈二金刚摸不着头脑。但是这其实是很必要的。

山岳之心·2023-10-20 14:03

梯度下降

为什么需要梯度下降每个模型都有自己的损失函数，训练一个模型的过程，就是找到使损失函数最小的最佳参数的过程。

SummerTan·2023-10-20 14:26

T7-总结

重温了回归、梯度下降等经典方法和模型，学习了神经网络的设计，卷积神经网络的原理和应用，以及一些使用技巧，受益匪浅。

Kairk996·2023-10-20 14:40

回归算法

线性回归模型的MSE成本函数image标准线性方程的闭式解:imageimageimage梯度下降算法梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯

White_Li·2023-10-20 09:41

matlab的神经网络工具箱实用指南,Matlab的神经网络工具箱实用指南

第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。正文:Matlab的神经网络工具箱实用指南第一章介绍1．神经网络神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。

weixin_39695701·2023-10-20 07:51

神经网络反向传播算法

奇技指南本文介绍全连接人工神经网络的训练算法——反向传播算法。反向传播算法本质上是梯度下降法。人工神经网络的参数多，梯度计算比较复杂。

360技术·2023-10-20 07:48

神经网络反向传播时梯度简易求法

神经网络反向传播时梯度简易求法5相信每一个刚刚入门神经网络（现在叫深度学习）的同学都一定在反向传播的梯度推导那里被折磨了半天。

qiling0102·2023-10-20 07:48

人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播

什么是反向传播算法反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

「已注销」·2023-10-20 07:18

神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？

相信每一个刚刚入门神经网络（现在叫深度学习）的同学都一定在反向传播的梯度推导那里被折磨了半天。

Magic_Anthony·2023-10-20 07:47

神经网络中的反向传播：综合指南

塔曼纳·一、说明反向传播是人工神经网络（ANN）中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术，用于调整网络中神经元的权重，以最小化预测输出和实际输出之间的误差。

无水先生·2023-10-20 07:45

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广

橘の月半喵·2023-10-20 04:12

Day 3: 参数初始化

神经网络参数初始化神经网络结构图神经网络的参数主要是权重（weights）：W，和偏置项（bias）：b1)0初始化不管是哪个神经元，它的前向传播和反向传播的算法都是一样的，如果初始值也一样的话，不管训练多久

andyjkt·2023-10-20 03:28

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26RNN-2

一、RNN网络结构与时间有关的反向传播（每次不同）损失函数实验其实不容易跑，因为他的损失函数曲线幅度很大画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了，所以弹回去了。

QwQllly·2023-10-20 03:33

2020-09-27 权重初始化

因为如果网络中的每个神经元都计算出同样的输出，然后它们就会在反向传播中计算出同样的梯度，从而进行同样的参数更新。换句话说，如果权重被初始化为同样的值，神经元之间就失去了不对称性的源头。

滴答大·2023-10-20 01:52

轻松入门机器学习-线性回归实战

下面将从stasmodels包的最小二乘法、skleran的最小二乘法、批量梯度下降法、随机梯度下降法和小批量随机梯度下降法等方式实现线性回归。

小文的数据之旅·2023-10-20 00:30

Pytorch自定义Loss函数

方案一：只定义loss函数的前向计算公式在pytorch中定义了前向计算的公式，在训练时它会自动帮你计算反向传播。

几时见得清梦·2023-10-19 23:27

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi

Micoreal·2023-10-19 23:43

吴恩达深度学习--m个样本的梯度下降

我们关心得J（w,b）是一个平均函数，这个损失函数L。a^i是训练样本的预测值以上是对于单个例子的逻辑回归。我们可以初始化J=0，dw1dw2db都为0回顾我们正在做的细节，dw1、dw2、db作为累加器

862180935588·2023-10-19 22:46

梯度下降法

1.设置初始W,计算F(W)2.计算梯度▽F(W)*下降方向:dir=(-▽F(W))3.调用linsesrarch得到下降后的Wnew和F(Wnew)4.如果F(Wnew)-F(W)较小，达到max_lter停止;10(-6)否则W=Wnew;F(W)=F(Wnew);跳到第2步

incover·2023-10-19 22:42

梯度下降算法（Gradient Descent）

GD梯度下降法的含义是通过当前点的梯度（偏导数）的反方向寻找到新的迭代点，并从当前点移动到新的迭代点继续寻找新的迭代点，直到找到最优解，梯度下降的目的，就是为了最小化损失函数。

怎么全是重名·2023-10-19 21:56

SEAN代码(2)

并且在内部损失进行反向传播，优化器进行更新。在pix2pix_model内部：首先对输入数据进行预处理。

翰墨大人·2023-10-19 11:01

机器学习算法学习一：线性回归

知识点：线性回归概念梯度下降算法l批量梯度下降算法l随机梯度下降算法l算法收敛判断方法1.1线性回归在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析

Mojoooo·2023-10-19 03:44

CS224D 课程学习笔记 L03

Lecture3.MoreWordVectorsLecture3这节课首先复习了上节课学到的word2vec模型，以及使用梯度下降和SGD优化参数，然后介绍了词向量的内部评测和外部评测，参数对于类比评测任务的影响

蜡笔大龙猫·2023-10-19 00:23

华为ICT——第一章-神经网络基础私人笔记

最小值（最小化）梯度下降：增长的最快反向传播：更新参数：均方差损失函数：（主要用于回归问题）交叉熵损失函数：（主要用于分类问题）梯度下降法：小批量梯度下降Mbgd（一

希斯奎·2023-10-18 18:17

BP神经网络及python实现（详细）

目录一、误差逆传播算法二、BP算法实现流程图三、BP神经网络推导3.1前向传播3.2反向传播四、Python实现BP神经网络4.1激活函数sigmod4.2构造三层BP神经网络4.2.1BP神经网络初始化

春风不曾温柔·2023-10-18 15:38

理解雅可比矩阵和海森矩阵

以此类推，多维空间中的一个点的二阶导数就表示该点梯度下降的快慢。以二维图像为例，一阶导数是图像灰度变化即灰度梯度，二阶导数就是灰度梯度变化程度。

南苏月·2023-10-18 15:16

Epoch、批量大小、迭代次数

梯度下降它是机器学习中使用的迭代优化算法，用于找到最佳结果（曲线的最小值）。坡度是指斜坡的倾斜度或倾斜度梯度下降有一个称为学习率的参数。

挪威的深林·2023-10-18 08:26

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。一元线性回归：涉及到的变量只有一个。多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上。要注意的是：预测结果与真实值是有一定的误差的。单变量：多变量：1.3损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

六.网络参数初始化

神经网络模型一般依靠随机梯度下降法进行模型训练和参数更新，网络的最终性能与收敛得到的最优解直接相关，而收敛效果实际上又很大程度取决于网络参数最开始的初始化。

愿风去了·2023-10-18 00:16

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\o_t&=g(h_t,w_o)\end{align}htot=f(xt,ht−1,wh)=g(ht,wo)参数字典：ttt表示时间步hth_tht表示时间步ttt的隐

AncilunKiang·2023-10-17 23:14

每天五分钟机器学习：在大数据集情况下算法训练出现的计算量问题

大数据的问题当训练线性回归模型的时候或者逻辑回归模型的时候，梯度下降的规则是这样的：如果m的数量级是一个亿的时候，那么我们在计算上面这一项

幻风_huanfeng·2023-10-17 22:30

2022福大数学建模赛题B题-BP神经网络多分类（基于Tensorflow）-附python代码

如果在输出层无法得到期望输出，则转入误差的反向传播过程，将网络输出实际值之间的误差沿原连接通路原路返回，通过修改各层神经元的连接权

渣渣zheng·2023-10-17 22:32

遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、前言（代码获取：评论区或者私信获取）遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和反向传播神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，BPNN）都是常用的优化算法和模型

Matlab神经网络深度学习·2023-10-17 21:57

BP神经网络——Matlab实现

BP（BackPropagation）神经网络是其中一种常用的神经网络模型，它通过反向传播算法对网络权值进行调整，从而实现对样本数据的学习和识别。

追逐程序梦想者·2023-10-17 19:28

CNN

卷积层（Convolutionallayer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。

writ·2023-10-17 18:39

Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程

Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic

早安不安·2023-10-17 11:04

什么是反向传播？

前向传播（ForwardPropagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络中的两个关键步骤，用于计算和更新模型的输出和参数。

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

LLM-微调-全参数微调：Full-Param Fine-tuning（100% parameters）

fine-tuning的过程就是用训练好的参数（从已训练好的模型中获得）初始化自己的网络，然后用自己的数据接着训练，参数的调整方法与fromscratch训练过程一样（梯度下降）。

u013250861·2023-10-17 03:16

【PyTorch深度学习实践】02_梯度下降

文章目录梯度下降1.梯度下降算法实现代码2.随机梯度下降实现代码3.小批量随机梯度下降梯度下降1.梯度下降算法之前可以使用穷举的方法逐个测试找使损失函数最小的点（即找最优权重），但权重过多时，会使穷举变得非常困难

青山的青衫·2023-10-17 00:32

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降

PyTorch深度学习实践——3.梯度下降＆随机梯度下降课程链接：《PyTorch深度学习实践》3.梯度下降算法梯度下降（GradientDescent）算法：w按梯度下降方向移动，这样一定次数的移动后就会移动到最优解

皮肤科大白·2023-10-17 00:31

《PyTorch深度学习实践》刘二大人第3讲梯度下降算法

梯度下降算法importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnw*

Grairain·2023-10-17 00:01

PyTorch深度学习实践03——梯度下降算法

本节学习使用梯度下降算法自动更新权重，目标是求出使cost最小的权重组合优化问题：求解使得目标函数（cost）最小的权重组合的任务（即第二行式子所示）梯度下降（GD）、随机梯度下降（SGD），小批量随机梯度下降

UnFledged·2023-10-17 00:00

PyTorch深度学习实践第三集梯度下降 y=wx

importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x,w):y_p=w*xreturny_pdefloss(x,y,w):y_p=forward(x,w)loss_=(y-y_p)*(y-y_p)returnloss_w_list=[]m

Newjet666·2023-10-17 00:28

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