反向传播梯度下降第9页

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

这里就引入了“梯度下降”。一、梯度下降通俗解释比如下面山上有个小孩要下山，肯定要往下走（取决于你Loss_function的方向是上升还是下降）正常求“梯度”是“向

xcpppig·2024-01-03 01:52

MATLAB下载DeepLearnToolbox-master工具箱

小柴狗·2024-01-02 16:20

深度学习｜2.4 梯度下降

如上图，J(w,b)J(w,b)J(w,b)是由w和b两个参数共同控制的损失函数，损失是不好的东西，所以应该求取合适的w和b使得损失最小化。为了简单考虑，可以先忽略参数b。斜率可以理解成在朝着x正方向移动单位距离所形成的损失值的变化，如果损失值变大，那么x往负方向移动；如果斜率为负，损失值变小，说明可以继续往正方向移动，应该要加上一个正值。（负负得正）其中学习率用于控制变化的过程。学习率越小，参数

晓源Galois·2024-01-02 16:38

残差网络(ResNets)（Residual Networks (ResNets)）

如果我们使用标准优化算法训练一个普通网络，比如说梯度下降法，或者其它热门的优化算法。如果没有残差，没有这些捷径或者跳跃连接，凭经验你会发现随着网络深度的加深，训练错误会先减少，然后增多。

丁功春·2024-01-02 10:45

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）

LeNet网络（1989年提出,1998年改进）1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形：1989年，LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络，并使用反向传播算法训练卷积神经网络

seasonsyy·2024-01-02 08:57

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（4）

上一篇：PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）-CSDN博客上一篇我们聊了手写数字识别神经网络的损失函数和梯度下降算法，这一篇我们来聊聊激活函数。

骑猪等风·2024-01-02 06:09

多元线性回归

找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降

王金松·2024-01-01 21:15

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder详解1.4.4MLPHead（全连接头）1.5实验1.6文献总结2.随机梯度下降

@默然·2024-01-01 16:53

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向，例如无监督学习（聚类）、迁移学习（利用之前标记好的数据）、多模态DL（通过DL实现和处理多元模态）、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系，以及深度学习方法的分类。图11、

hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

前馈神经网络复习

习题4-1对于一个神经元(wx+b),并使用梯度下降优化参数w时如果输入x恒大于0,其收敛速度会比零均值化的输入更慢在全连接网络模型中，将输入的x值进行零均值化是一种预处理方法，旨在将训练集中的每个输入值

Simon52314·2024-01-01 07:47

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

Resnet BatchNormalization 迁移学习

梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深，梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显，梯度消失：假设每一层的误差梯度是一个小于1的数，那么在我们反向传播过程中，每向前传播一次，都要乘以

pythonSuperman·2024-01-01 04:39

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数（误差函数）代价函数（成本函数）2.4梯度下降法

卷卷0v0·2024-01-01 02:45

17.大量数据机器学习（Large scale machine learning)

第10周Lecture17大量数据机器学习随机梯度下降（stochasticgradientdescent)步骤：a.）训练数据重新随机排列（Randomlyshuffle(reorder)trainingexamples

justinwei·2023-12-31 21:18

nndl 作业12 优化算法2D可视化

1.被优化函数SGD算法SGD又称为随机梯度下降算法，用于求解损失函数最小值，对于SGD而言，每次使用的损失函数只是通过这一个小批量的数据确定的，其函数图像与真实

szf03·2023-12-31 06:51

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

编程实现并2D可视化1.被优化函数2.被优化函数3.解释不同轨迹的形成原因分析各个算法的优缺点总结及心得体会简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数（1）SGDSGD优化算法，即随机梯度下降法

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

【Matlab】BP 神经网络时序预测算法

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都由多个神经元组成。

千源万码·2023-12-31 05:26

【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络

2：了解BP神经网络的结构，以及前向传播和反向传播的过程。3：学会利用BP神经网络建立训练模型，并对模型进行评估。即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4：学会使用BP神经网络做预测。

MorleyOlsen·2023-12-31 01:24

【华为OD】人工智能面试题目

解释一下反向传播算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题？什么是交叉验证？为什么它在机器学习中很重要？描述一下你使用过的聚类算法，以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。

道亦无名·2023-12-30 10:13

不做梵高417·2023-12-30 10:37

神经网络分类与回归任务

优化器：常见的有梯度下降

不做梵高417·2023-12-30 10:04

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\

呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

机器学习之BP神经网络精讲（Backpropagation Neural Network（附案例代码））

概念BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork）是一种常见的人工神经网络，它通过反向传播算法来训练网络，调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:33

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

cs224n-笔记-lecture01-wordvecs

目录人类语言和词语含义词向量Word2Vec语言模型介绍优化方法：梯度下降法人类语言和词语含义1.如何表示一个词定义词语的meaning：用单词、词组表示概念用单词、符号表达观点通过写作、艺术表达内容.

AugBoost·2023-12-30 03:37

感知机

为了求这个超平面需要用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。

将_4c15·2023-12-29 15:15

大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石

、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法反向传播算法详解避免过拟合的策略四

星川皆无恙·2023-12-29 12:48

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

梯度下降的直观理解

欢迎关注公众号：数据运营入表资产化服务获取更多算法源码材料2023数据资源入表白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客用友BIP数据资产入表解决方案白皮书，推荐系统源码下载-CSDN博客梯度下降的场景假设梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程

Michael_Shentu·2023-12-29 11:03

模型优化方法

在构建完模型后，通过一下几种步骤进行模型优化训练过程优化器随机梯度下降（SGD）优点：（1）每次只用一个样本更新模型参数，训练速度快（2）随机梯度下降所带来的波动有利于优化的方向从当前的局部极小值点跳到另一个更好的局部极小值点

alstonlou·2023-12-28 23:12

sigmoid不是以0为中心造成的后果及原因

后果有可能导致网络收敛慢（我认为在某一层反向传播中，如果参数们本来就是都要增，都要减，那么在这一层收敛不受影响）如果参数们有的需要增有的需要减，这种情况下，收敛就像第二张图，明明可以走绿线进行收敛，但不得不走了红线

songyufeishibyr·2023-12-28 22:38

深度学习入门（python）考试速成之Softmax-with-Loss层

中只有正确解标签（表示）索引为1，其他均为0（one-hot表示）假设正确解标签索引为“2”，与之对应的神经网络输出是0.6，则交叉熵误差为;若“2”对应的输出是0.1，则交叉熵误差为结果是传给Softmax层的反向传播的输入

北辰Charih·2023-12-28 21:34

卷积神经网络反向传播

误差的反向传播求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。

pythonSuperman·2023-12-28 17:43

2019-10-06 梯度下降法Python实践——求函数的最小值

代码还是有很多地方需要完善的，需要近一步的学习importmath#使用梯度下降法求函数的最小值#f=exp(X^2+(y-2)^2)初始点为（1，1）#设计函数deffunction_one(x_input

小郑的学习笔记·2023-12-28 12:11

卷积神经网络基础

全连接层BP（backpropagation）算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。

pythonSuperman·2023-12-28 12:05

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)．宽卷积：给定一个二维图像和一个二维卷积核,对图像进行零填充，两端各补和个零，得到全填充的图像.图像和卷积核的宽卷积定义为。其中，表示宽卷积运算。在宽卷积中，卷积核的宽度大于输入数据的宽度。如果我们将输入数据表示为1维向量，卷积核的宽度通常是小于或等于输入数据的长度。但在宽卷积中，卷积核的宽度可以超过输入数据的长度。宽卷积可以带来以下好处：更大的感

Simon52314·2023-12-28 10:37

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

BP算法与淋浴器的温度调节

BP算法（反向传播算法）是一种用于神经网络训练的基本算法。它通过逐层迭代地调整神经网络的权重和偏置，以使网络的输出尽可能接近期望的输出。

人工智能教学实践·2023-12-27 19:37

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

目标检测-Two Stage-Fast RCNN

中提到SPPNet的主要缺点是：分开训练多个模型困难且复杂尽管比RCNN快10-100倍，但仍然很慢SPPNet无法更新空间金字塔池化层以下的权重，根本原因是，当每个训练样本来自不同影像时，通过SPP层的反向传播效率很低

学海一叶·2023-12-27 06:29

特征工程——特征归一化

在现实生活中，我们需要处理的数据大部分的量纲都是不一样的，如果不做归一化的话就会会出现的问题是，不同量纲的数据在梯度下降过程中下降的速度是不一样的，但是如果数据都是同一量纲下的数据的话，找到最优解的迭代次数会少很多

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

pytorch中池化函数详解

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域（一般为

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。

缘起性空、·2023-12-26 12:30

回答同学的提问，机器学习中常见的目标函数，优化器，损失函数的概念，联系

它用于计算预测结果与真实标记之间的误差，并通过误差反向传播算法来指导模型参数的更新。目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数，有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。

小桥流水---人工智能·2023-12-26 09:20

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼

本篇主要是第二周课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。

北冥丶有鱼·2023-12-25 19:24

深度学习中的池化

池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

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