反向传播第10页

优化器optimizer

做了哪些改进自适应的学习率、动量从SGD到Adam做了哪些改进Adamw即Adam+weightdecate,效果与Adam+L2正则化相同，但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项，之后再算梯度，最后反向传播

坠金·2023-10-07 16:21

r语言结构方程模型可视化_R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

p=6691神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性(考虑到许多隐藏层的深度学习)和受大脑启发的结构。

weixin_40006185·2023-10-07 10:45

[深度学习]案例-情绪预测

__添加参数：+统计min_count+阈值polarity_cutoffpre_process_data只分析频次大于min_count&比例大于polarity_cutoff阈值的单词算法关键点：反向传播过程中分两步

DDuncan·2023-10-07 03:06

nn.Module是否要通过forward才能进行反向传播？

先说结论不需要，其他的自定义函数也行的importtorchimporttorchimporttorch.nnasnnclassg(nn.Module):def__init__(self):super(g,self).__init__()self.k=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=1,padding=0,bias=False)

撒旦即可·2023-10-06 19:56

Deep Learning笔记: Course 1, Week 4

DeepNeuralNetwork本周课程涉及到的知识点有：Deepneuralnetwork的架构Deepneuralnetwork上的正向传播和反向传播Parameters以及Hyperparameters

帆_2065·2023-10-06 12:56

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1.Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新

迟耿耿·2023-10-06 05:52

卷积神经网络

回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。分类有分类器映射函数，输入的数据通过映射函数得到一个预测值，根据预测值进行分类。分类器算法有朴素

龙眠散人·2023-10-06 02:14

PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析

文章目录引言什么是反向传播？反向传播的实现（代码）反向传播在深度学习中的应用链式求导法则总结引言在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。

小馒头学python·2023-10-05 21:38

GPU如何成为AI的加速器

GPGPU、渲染、Brook语言、流计算、硬件T&L、CUDA、PyTorch、TOPS、TPU、NPU深度学习理论的发展是一个渐进的过程，从1940年代人工神经元网络的提出到1970~1980年代的反向传播的提出

使者大牙·2023-10-05 19:30

简单的单层神经网络详解完整版，训练和测试单层网络代码示例

1.神经网络的组成：结构（例如神经网络中权重，神经元等）激活函数学习规则（指定网络中的权重如何随着时间推进而调整（反向传播算法））2.神经网络的API模块在使用tensorflow时候，tf.nn,tf.layers

qfqf123456·2023-10-05 07:25

单层神经网络代码与讲解

损失函数还是前向传播的终点也是反向传播的起点，损失函数将预测的输出值与实

数学狂魔·2023-10-05 07:55

单层神经网络的搭建

此博客基于优达学院的深度学习课程搭建一个简单的神经网络总结神经网络是一种在数据中识别模式的算法反向传播是一种在更新权重训练过程中采用的一种技术这个过程使用的是梯度下降法深度学习=多层神经网络+大数据+大量的计算实例课程中的实例搭建了一个单层只有一个神经元的神经网络使用该神经网络进行了一次简单的预测下面进行重现课上的代码争取本周能独立写出一个三层的神经网络

Ivan__1999·2023-10-05 07:54

sheng的学习笔记-【中英】【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周测验

B.【】我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。C.【】它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。

coldstarry·2023-10-04 21:56

神经网络基础

豆沙沙包?·2023-10-04 14:02

用c动态数组(不用c++vector)实现手撸神经网咯230901

测试数据inputs22={{1,0},{1,1}};构建神经网络，例如：NeuralNetworknn({2,4,1});则网络有四层、输入层2个节点、输出层1个节点、隐藏层4个节点、网络有梯度下降、反向传播

aw344·2023-10-04 12:56

最基础的神经网络与反向传播

通过梯度下降法更新网络中的各个权值向量，使得全局的损失函数极小化，从而实现对任意复杂的函数的拟合，这在分类问题中表现为它能将任意复杂的数据划分开，在回归问题中表现为它能拟合任意复杂的回归函数其中梯度下降的核心是误差反向传播算法

鲜橙·2023-10-04 10:59

【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（Prediction）

文章目录简介蒙特卡洛算法时序差分方法Example1MC和TD的对比偏差（Bias）/方差（Variance）的权衡Example2RandomWalkExample3AB反向传播(backup)Monte-CarloBackupTemporal-DifferenceBackupDynamicProgrammingBackupBootstrappingandSampling

yuan〇·2023-10-04 01:22

现代c++手撸2309神经网络最简化版230901

vector>inputs22={{1,0},{1,1}};构建神经网络，例如：NeuralNetworknn({2,4,1});则网络有四层、输入层2个节点、输出层1个节点、隐藏层4个节点、网络有梯度下降、反向传播

aw344·2023-10-02 13:27

深度学习与python theano

文章目录前言1.人工神经网络2.计算机神经网络3.反向传播4.梯度下降-cost函数1.一维2.二维3.局部最优4.迁移学习5.theano-GPU-CPUtheano介绍1.安装2.基本用法1.回归2

泰勒朗斯·2023-10-01 23:21

入门神经网络——浅层神经网络

文章目录一、基础知识1.浅层神经网络介绍2.浅层神经网络的正向传播3.反向传播二、浅层神经网络代码实例一、基础知识1.浅层神经网络介绍此次构件浅层神经网络，相比于单神经元，浅层神经网络拥有多个神经元，因此又可以称为多神经元网络

此起彼伏Cccc·2023-10-01 09:32

分布式并行训练（DP、DDP、DeepSpeed）

/chunk（对batch切分）每个device上都拷贝一份完整模型，每个device分别处理1个batch的一部分(如batch_size=64,2个device,每device处理32个样本)梯度反向传播时

Yuezero_·2023-10-01 04:32

【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——异或问题(1)

以下清单为BackpropXOR.m文件的详细代码，实现了反向传播的XOR训练。

梅花香——苦寒来·2023-10-01 03:21

目标检测网络系列——YOLO V1

文章目录OneStageDectectionYOLO网络正向预测pipline反向传播过程理解grid和grid对应的B个预测框YOLO网络的限制对比实验与其他的real-timedetection的对比

新兴AI民工·2023-10-01 01:00

深度学习-梯度裁剪

缓解梯度爆炸的另一个技术是在反向传播期间裁剪梯度，使他们永远不会超过某个阈值，这种技术常用于循环神经网络。

歌者文明·2023-09-28 20:12

TensorFlow入门(八、TensorBoard可视化工具的应用)

/t.csdn.cn/Hqi9cTensorBoard可视化的过程:①确定一个整体的图表,明确从这个图表中获取哪些数据的信息②确定在程序的哪些节点、以什么样的方式进行汇总数据的运算,以记录信息,比如在反向传播定义以后

艺术就是CtrlC·2023-09-27 19:22

深度学习——知识梳理篇（已入门）

一、深度学习模型设计：端到端模型从输入端到输出端会得到一个预测结果，将预测结果和真实结果进行比较得到误差，将误差反向传播到网络的各个层之中，调整网络的权重和参数直到模型收敛或者达到预期的效果为止，中间所有的操作都包含在神经网络内部

小羊头发长·2023-09-27 06:34

VDL-第一节理论概要

第一章：深度学习理论（一）目录Ⅰ概述一、定义二、发展现状三、人工神经网络基础Ⅱ单层神经网络（单层感知器）一、网络描述二、模型训练三、存在问题Ⅲ多层神经网络（多层感知器）一、网络描述二、模型训练三、误差反向传播算法

jiererer·2023-09-27 05:09

经典网络解析（四） ResNet | 残差模块，网络结构代码实现全解析

3.1前向传播3.2反向传播3.3恒等映射3.4集成模型4.代码实现1设计初衷我们之前讲了VGG等网络，在之前网络的研究中，研究者感觉网络越深，分类准确率越高，但是随着网络的加深，科学家们发现分类准确率反而会下降

Qodi·2023-09-27 04:18

caffe的python接口学习（12）：查看属性、方法以及函数参数

1.使用dir命令查看属性和方法dir(solver.net)"""查看sovler.net属性'forward':前向传播'backward':反向传播'params':保存各层的参数值（w和b)'blobs

微风❤水墨·2023-09-26 14:14

机器学习（19）---神经网络详解

2.1概述2.2实现逻辑运算2.3多层感知机三、神经网络3.1工作原理3.2前向传播3.3Tensorflow实战演示3.3.1导入数据集查看3.3.2数据预处理3.3.3建立模型3.3.4评估模型四、反向传播五

冒冒菜菜·2023-09-26 10:16

Python深度学习入门 - - 人工神经网络学习笔记

文章目录前言一、神经网络原理1、输入层2、全连接层3、激活函数4、损失函数5、前向传播6、反向传播二、Python实战神经网络1.权重初始化技巧2.梯度问题技巧3.模型泛化技巧总结前言如果说机器学习是人工智能的皇冠

szu_ljm·2023-09-25 20:55

[Pytorch框架] 1.4 Autograd：自动求导

它是一个在运行时定义的框架，这意味着反向传播是根据你的代码来确定如何运行，并且每次迭代可以是不同的。示例张量（Tensor）torch.Tens

YEGE学AI算法·2023-09-25 11:49

pytorch中Variable detach 与 detach_

detach:简单来说就是截断反向传播的梯度流。官方文档中，对这个方法是这么介绍的。

仁义礼智信达·2023-09-25 11:48

机器学习第十四课--神经网络

神经网络中所涉及到的前向传播、反向传播等技术以及梯度消失等现象都会出现在其他深度学习模型如深度神经网络、卷积神经网络、RNN、LSTM中。我们强烈先学

好人cc·2023-09-25 10:40

机器学习之对神经网络的基本原理的了解

神经网络通过前向传播和反向传播来学习从输入到输出的映射关系，通常在监督学习任务中使用。这种方法通常涉及大量的数据和计算资源，并且在各种领域中都

JNU freshman·2023-09-25 06:47

【ML/DL】深层神经网络模型python实现

深层神经网络模型python实现文章目录深层神经网络模型python实现注：1.准备工作导入必要的包导入数据集2.创建模型(1)初始化参数(2)前向传播(3)计算cost(4)反向传播(5)更新参数(6

落叶阳光·2023-09-25 04:18

深度学习自学笔记五：浅层神经网络（二）

目录一、激活函数二、激活函数的导数三、神经网络的梯度下降四、反向传播五、随机初始化一、激活函数神经网络中常用的激活函数有以下几种：1.Sigmoid函数（Logistic函数）：Sigmoid函数将输入值映射到

ironmao·2023-09-25 02:16

深度学习自学笔记六：深层神经网络

添加图片注释，不超过140字（可选）深层神经网络的核心思想是通过反向传播算法来优化网络参数，以最小化预测输出与真实值之间的误差。每个隐藏层接收前一层的输出，并使用非线性激活函数对

ironmao·2023-09-25 02:16

深度学习自学笔记七：深度学习的实践（一）

通过在训练集上反复迭代进行前向传播和反向传播，模型可以逐渐调整权重和偏置，从而学习到输入特征与输出之间的关系。训练集应该是最大的数据集，以便模型能够充

ironmao·2023-09-25 02:44

小波神经网络

【嵌牛鼻子】BP神经网络小波变换小波神经网络【嵌牛正文】一、BP神经网络BP网络的实现过程主要分成两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层到达输出层，第二阶段是误差的反向传播，从输出层经过隐含层到达输入层

随遇而安_5241·2023-09-24 21:17

【python手写算法】numpy实现简易神经网络和反向传播算法【1】

importnumpyasnpdefdense(A,W):Z=np.matmul(A,W)#矩阵乘法return1/(1+np.exp(-Z))if__name__=='__main__':leanring_rate=100A=np.array([[200.0,17.0]])#W=np.array([[1,-3,5],#[-2,4,-6]])#b=np.array([[-1,1,2]])W1=np

single 君·2023-09-23 13:28

【深度学习概述学习小结】

深度学习概述学习小结人工智能、机器学习与深度学习关系深度学习深度学习历史深度学习基础知识神经元参数更新与误差反向传播Pytorch代码学习螺旋分类整体思考实验对比继续实验人工智能、机器学习与深度学习关系在人工智能领域

文海傲舟·2023-09-23 05:36

RNN LSTM语言模型 ——RNN

blog.csdn.net/jizhidexiaoming/article/details/81743584梯度消失梯度爆炸梯度消失：一句话，RNN梯度消失是因为激活函数tanh函数的倒数在0到1之间，反向传播时更新前面时刻的参数时

jenye_·2023-09-22 14:05

【深度学习实验】前馈神经网络（六）：自动求导

实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.标量求导2.矩阵求导3.计算图一、实验介绍PyTorch提供了自动求导机制，它是PyTorch的核心功能之一，用于计算梯度并进行反向传播

QomolangmaH·2023-09-22 07:09

【深度学习实验】前馈神经网络（四）：自定义逻辑回归模型：前向传播、反向传播算法

__call__(self,x)方法c.前向传播forwardd.反向传播backward2.模型训练3.代码整合一、实验介绍实现逻辑回归模型（Logistic类）实现前向传播forward实现反向传播

QomolangmaH·2023-09-21 20:56

【深度学习实验】前馈神经网络（五）：自定义线性模型：前向传播、反向传播算法（封装参数）

__call__(self,x)方法c.前向传播forwardd.反向传播backward2.模型训练3.代码整合一、实验介绍实现线性模型（Linear类）实现前向传播forward实现反向传播backward

QomolangmaH·2023-09-21 20:25

用示例一步步解释BP反向传播神经网络

基本结构如下：image为了获得一些数字，下面是初始权重，偏差和训练输入/输出：image反向传播的目标是优化权重，以便神经网络可以学习如何正确地将任意输入映射到输出。

小锋学长·2023-09-21 17:01

用于图卷积神经网络的可解释性方法CVPR2019

目录激励反向传播ExcitationBackprop(ECCV2016)摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.Interpretability2.2.GCNNs3.Method3.1

tzc_fly·2023-09-21 12:01

深度学习——注意力机制

系统学会注意力——忽略无关信息而关注重点信息，提高处理效率和质量注意力机制分为两类：软注意力：关注区域或通道，具有确定性，可微性，能够用于网络学习的反向传播。强注意

浮生若梦，为欢几何耶·2023-09-21 06:17

Java手写深度学习

Java手写深度学习1.算法思维导图以下是使用Mermanid代码表示的深度学习算法的实现原理：输入数据前向传播损失函数反向传播梯度下降更新参数输出结果2.该算法的手写必要性及市场调查深度学习在人工智能领域具有广泛的应用前景

全栈项目讲解·2023-09-20 19:32

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