反向传播第12页

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义翻译完成

机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布深度学习反向传播决策树集成学习

布客飞龙·2023-09-09 04:59

2021年第9周（2.22～2.28）

主要内容：朴素贝叶斯分类、logisticregresion分类、反向传播算法。（2）欧姆社学习漫画《项目管理》，本周进度6/6。

孙文辉已被占用·2023-09-08 23:10

【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~神经网络的设计灵感来源于生物学上的神经网络。如图所示，每个节点就是一个神经元，神经元与神经元之间的连线表示信息传递的方向。Layer1表示输入层，Layer2、Layer3表示隐藏层，Layer4表示输出层。我们希望通过神经网络，对输入数据进行某种变换，从而获得期望的输出，换句话说，神经网络就是一种映射，将原数据映射成期望获得的数据。BP算法就是其中的一

showswoller·2023-09-08 20:46

2018-04-21

入门|通过Q-learning深入理解强化学习学界|UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式业界|OpenAI提出新型元学习方法EPG，调整损失函数实现新任务上的快速训练Collabbing-Ideas

hzyido·2023-09-08 10:34

Stable Diffusion — ControlNet 超详细讲解

文章目录什么是ControlNet内部架构前馈反向传播与StableDiffusi

JarodYv·2023-09-08 05:38

DenseNet网络分析

对比实验网络结构训练参数对比结果CIFAR-10，CIFAR-100，SVHNImageNet数据集进一步分析从ResNet开始，有很多研究都是琢磨怎么通过提高深度网络中层与层之间的信息传递(包括正向和反向传播

新兴AI民工·2023-09-08 03:36

Day_81-87 CNN卷积神经网络

卷积神经网络和传统神经网络的层次结构4.传统神经网络的缺点：二.CNN的基本操作1.卷积2.池化三.CNN实现过程1.算法流程图2.输入层3.卷积层4.激活层5.池化层6.全连接层二.CNN卷积神经网络的过程1.正向传播过程2.反向传播过程

DARRENANJIAN·2023-09-08 00:46

【CUDA OUT OF MEMORY】【Pytorch】计算图与CUDA OOM

计算图的存储计算图是pytorch进行梯度反向传播核心，计算图是在程序运行过程中动态产

Deno_V·2023-09-07 21:53

无框架的底层代码实现普通RNN、LSTM的正反向传播过程及应用

1.准备首先导入所需要的包rnn_utils.py:importnumpyasnpdefsoftmax(x):e_x=np.exp(x-np.max(x))returne_x/e_x.sum(axis=0)defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))'''definitialize_adam(parameters):"""Initializesvandsastwopyt

诶尔法Alpha·2023-09-07 16:52

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础(七)-基于误差的反向传播

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-09-06 17:09

Pytorch 神经网络backword()理解

在反向传播中，backword()函数可以计算变量的梯度、前提是这个变量是不是中间输出值、输出。就是文中所说的没有creater。具体到神经网络中，模型参数是一开始就有的所以我们可以计算得到梯度。

MQLYES·2023-09-06 14:13

python深度学习花卉识别（整套工程）

使用前向传播算法来获得预测值,再用损失函数表示计算预测值和正确答案之间的差距,使用反向传播算法和梯度下降算法来

单片机探索者bea·2023-09-06 13:48

从卷积层、激活层、池化层到全连接层深度解析卷积神经网络的原理

今日头条2019-01-3022:32:42局部连接+权值共享全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候

mm_exploration·2023-09-05 23:26

模型转换需要用到的一些基本层的定义

这里给出深度学习层的C定义方式，注意这里暂不支持反向传播部分，反向传播设计损失计算、梯度更新以及优化策略

HeroFUCKEVERYTHING·2023-09-05 09:52

modernC++手撸任意层神经网络22前向传播反向传播&梯度下降等23代码补全的例子0901b

以下神经网络代码,请添加输入:{{1,0},{1,1}},输出{1,0};添加反向传播,梯度下降等训练!

aw344·2023-09-05 05:37

深度学习中epoch、batch、step、iteration等神经网络参数是什么意思？

在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。一个epoch通常包含多个step。

小宋加油啊·2023-09-05 05:32

一些神经网络的记录

RNN出现梯度消失和梯度爆炸主要体现在长句子中，因为在反向传播BP求导时，当前t时刻隐层输出的梯度包含了所有后续时刻激活函数导数的乘积，所以如果t越小、句子越长，就会出现问题。

一枚小可爱c·2023-09-05 04:04

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础(六)-基于数值微分的反向传播

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知

fanstuck·2023-09-05 03:05

2023.09.03 学习周报

PageRank算法和标签传播算法实现大气污染物传输分析模型，第二篇文章的核心为将SOD、VGG和LSTM相结合，实现将深度学习和特征提取方法相结合的非点源污染水质预测模型，第三篇文章的核心为将卷积和反向传播神经网络的无缝集成

MoxiMoses·2023-09-04 21:00

【人工智能】—_神经网络、前向传播、反向传播、梯度下降、局部最小值、多层前馈网络、缓解过拟合的策略

神经网络、前向传播、反向传播文章目录神经网络、前向传播、反向传播前向传播反向传播梯度下降局部最小值多层前馈网络表示能力多层前馈网络局限缓解过拟合的策略前向传播是指将输入数据从输入层开始经过一系列的权重矩阵和激活函数的计算后

Runjavago·2023-09-04 13:24

VPG算法

VPG算法前言首先来看经典的策略梯度REINFORCE算法：在REINFORCE中，每次采集一个episode的轨迹，计算每一步动作的回报GtG_tGt，与动作概率对数相乘，作为误差反向传播，有以下几个特点

红烧code·2023-09-04 07:57

pytorch模块和基础实践

2.1神经网络学习机制数据预处理模型设计损失函数和优化方案设计前向传播反向传播更新参数2.2深度学习特殊性样本量很大，需要batch加载模块化搭建网络多样化损失函数和优化器设计GPU的使用：并行计算2.3

fof920·2023-09-04 02:18

点破ResNet残差网络的精髓

要理解这个问题：需要对网络的ＢＰ反向传播算法有深入的理解。在ＢＰ反向传播的过程中：因为链式法则的缘故，激活函数会存在连乘效应，非线性的激活函数在连乘过程中会最终趋近于0，从而产生梯度消失的问题。

kingtopest·2023-09-03 08:33

用现代C++构建前反向传播神经网络(backpropagation Neural Network)230829a

使用现代C++构建神经网络,初始化权重矩阵weights,前向、反向传播神经网络的例子。

aw344·2023-09-03 07:37

老妪能训,老妪能编--用现代C++构建的前向、反向传播神经网络的例子。构建一个具有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络（backpropagation Neural Network

为了做到老妪能训练，老妪能编程……使用现代C++构建的前向、反向传播神经网络的例子。构建一个具有任意层数和每层任意结点数的全连接神经网络（backpropagationNeuralNetwork）。

aw344·2023-09-03 07:37

一点思考｜漫谈 AI 中的「反馈」机制

（本文初稿诞生于2022年12月12日）AI中的反馈机制反向传播生成对抗网络（GAN）ChatGPT中的RLHFTeacher-StudentModel反向传播反向传播（BackPropagation，

_Meilinger_·2023-09-03 03:44

论文笔记：DEEP DECLARATIVE DYNAMIC TIME WARPING FOREND-TO-END LEARNING OF ALIGNMENT PATHS

个人感觉，可微DTW的主要优点作为一个损失函数，可以进行梯度反向传播，如果目标只是两个时间序列的相似度，可能不太需要？

UQI-LIUWJ·2023-09-02 05:53

Trained Quantization Thresholds for Accurate and Efficient Fixed-Point Inference of Deep Neural N...

一、摘要我们提出了一种使用标准反向传播和梯度下降的均匀对称量化器训练量化阈值（TQT）的方法。与先前的工作相反，我们表明，对阈值梯度的直通估计器的仔细分析允许自然的范围-精度权衡，导致更好的优化。

加油11dd23·2023-09-01 23:31

【NLP】TextCNN

CNN-non-static:使用预训练的静态词向量，预训练的向量可以微调（fine-tuned）CNN-multichannel:静态+微调两个channel都使用预训练的静态词向量，卷积核用在两个channel上，反向传播只改变一个

小透明苞谷·2023-09-01 17:09

深度学习 - 神经网络具体细节篇

前向传播算法，用于计算模型最终的输出结果；反向传播算法，用于减小模型输出结果与实际结果之前的误差，通过调整参数权重来优化模型。

aaa小菜鸡·2023-09-01 16:25

6.计算图&反向传播(Computational Graph & Backpropagation)

6.1Introduction简介反向传播算法：一个有效率的计算梯度的方法前提：前馈网络的反向传播http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2015

SpareNoEfforts·2023-09-01 16:55

【机器学习】推导逻辑回归反向传播

1.逻辑回归向前传播上图为简单神经网络的架构图，向网络中输入像素值，输出0或者1。整个网络只有一层，也叫LogisticRegression。根据上图的正向传播流程，可以把前向传播的计算公式列出来，为了简便运算，公式中只涉及了w1、w2、b三个变量。1）定义计算公式2）经过sigmod3）交叉熵损失其中y为已知的真实值，a为预测值，如果预测值越接近真实值，那么对应损失的函数将越接近0。逻辑回归的过

DonngZH·2023-09-01 04:42

深度学习基础：矩阵求导+反向传播

反向传播：整体过程:模型函数表达为y=x*w，损失函数为loss反向传播是通过损失loss对参数求偏导，对参数w进行随机梯度下降的更新。使损失函数达到局部最优解。重点在于损失函数l

TANGWENTAI·2023-09-01 04:10

反向传播求变量导数

图图淘气·2023-09-01 04:38

深度学习(前馈神经网络)知识点总结

用于个人知识点回顾，非详细教程1.梯度下降前向传播特征输入—>线性函数—>激活函数—>输出反向传播根据损失函数反向传播，计算梯度更新参数2.激活函数(activatefunction)什么是激活函数？

bujbujbiu·2023-09-01 02:32

二项分类法

今天主要讲的是正向传播和反向传播，用二项分类为一个例子。在机器学习中，我们一般把训练数据的input称为x，label称为y如下图所示，X是所有样本的input的集合。每一列都代表了一个样本的x。

Ang陈·2023-09-01 00:44

ResNet

然而，一方面深网络并不是直接堆叠就可以，会面临梯度消失或爆炸的问题，这个问题很大程度上被正则化输入和批量标准化层方法以及Relu激活解决，使得具有数十层的网络能够开始收敛于随机梯度下降（SGD）和反向传播

jmt330·2023-08-31 07:23

人工神经网络的学习方式

他使用的是反向传播算法。首先用随机值初始化权重，没过一个训练样本，会计算出网络偏差，根据网络总偏差，反向遍历各层，计算出各层内部之间的偏差。根据各层的误差来调整权重。

懒生活·2023-08-30 22:13

深度学习常见算法伪码

反向传播算法反向传播算法的三步骤（1）前馈计算每一层的净输入()和激活值()，直到最后一层；（2）反向传播计算每一层的误差项()；（3）计算每一层参数的偏导数，并更新参数．算法伪码输入:训练集={(()

百步送剑·2023-08-29 05:04

2019-03-18机器学习——梯度消失和爆炸

反向传播的迭代公式为其中f是激活函数，常用sigmoid激活函数求导为导数值域都小于1，误差经过每一层传递都会减小，层数很深的时候，梯度就会不停衰减，甚至消失，使网络很难训练，这就是梯度消失问题。

hhhhlyy·2023-08-29 05:56

【Pytorch】损失函数与反向传播(5)

目录一、损失函数二、反向传播三、优化器如何调整学习速率一、损失函数https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:03

Task8 循环神经网络

着重学习RNN的反向传播、RNN出现的问题（梯度问题、长期依赖问题）、BPTT算法。双向RNN递归神经网络LSTM、GRU的结构、提出背景、优缺点。

_一杯凉白开·2023-08-29 00:31

模型复现后性能低了怎么办？

求偏导的结果不一定是准确的，有限循环小数，然后由于每个显卡精度不一样，导致反向传播和梯度下降的精度不一样，一个不一样微乎其微，但是1000多万个参数，都有一点区别，一点点小的变化会导致最后发生一个很大的变化我和他的显卡一样

毕竟是shy哥·2023-08-28 23:36

9. 优化器

9.1优化器①损失函数调用backward方法，就可以调用损失函数的反向传播方法，就可以求出我们需要调节的梯度，我们就可以利用我们的优化器就可以根据梯度对参数进行调整，达到整体误差降低的目的。

Gosling123456·2023-08-28 19:04

机器学习，深度学习一些好文

文章目录1、CNN1.1、卷积层：1.2、池化层：1.3、全连接层：1.4、Softmax：2、激活函数3、Dropout4、反向传播4.1计算图、手推反向传播4.2、梯度下降与反向传播4.3、学习率α

一只菜得不行的鸟·2023-08-28 13:18

损失函数与反向传播

8.1损失函数①Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。②Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。8.2L1loss损失函数①L1loss数学公式如下图所示，例子如下下图所示。importtorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.te

Gosling123456·2023-08-28 13:40

前向传播与反向传播涉及到的知识点

目录引入：一、神经网络（NN）复杂度空间复杂度时间复杂度二、学习率三、指数衰减学习率——解决lr的选择1.总结经验2.公式引入四、激活函数1.简单模型：最初的理解2.激活函数MP模型3.优秀的激活函数的特点4.常见的激活函数a）Sigmoid（）函数图像特点b）Tanh（）函数c）Relu（）函数d）LeakyRelu函数五、损失函数1.均方误差2.自定义3.交叉熵4.softmax与交叉熵结合六

孤狼灬笑·2023-08-28 12:48

Tensorflow2.0搭建网络八股

Tensorflow2.0结合一、六步法1.导入头文件：import2.收集处理训练集和测试集：train,test：3.描述各层网model=tf.keras.models.Sequential：4.描述使用什么优化反向传播