反向传播第14页

PyTorch搭建神经网络

PyTorch版本：1.12.1PyTorch官方文档PyTorch中文文档PyTorch中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络定义损失函数以及优化器训练：反向传播、梯度下降下面以LeNet

header-files·2023-08-06 07:05

TensorFlow搭建神经网络

TensorFlow版本：2.13.0TensorFlow官方文档TensorFlow官方文档中文版TensorFlow中搭建并训练一个神经网络分为以下几步：定义神经网络配置损失函数以及优化器训练：反向传播

header-files·2023-08-06 07:05

PyTorch中nn-XXX与F-XXX的区别

它们的主要区别如下：nn中的模块是以类形式存在的；F中的模块是以函数形式存在的nn中的模块是nn.Module的子类，包含可学习参数、可导，在反向传播中可以计算梯度，可以在模型中作为

header-files·2023-08-06 07:03

吴恩达深度学习笔记（11）-烧脑神经网络前向传播和后向传播计算

计算图（ComputationGraph）可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。

极客Array·2023-08-06 07:54

2019-04-28 Day7 计算图&链式法则&反向传播

计算图&链式法则&反向传播1.计算图数据结构中的图结构，用点表示数据节点，线表示节点之间的关系。工程项目管理中的双代号网络计划图，用节点表示工序，箭线表示先后次序，线上权值表示时间或资金成本。

BA蓬莱传说·2023-08-05 20:40

强化学习主要算法原理及代码示例

DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个

打入凡间的zhu·2023-08-05 19:41

神经网络概述（四）

这些神经网络通常使用传统的机器学习方法进行训练和优化，例如梯度下降、反向传播等。然而，随着

水枂·2023-08-05 11:47

《PyTorch深度学习实践》

文章目录1.线性模型2.梯度下降算法3.反向传播3.1原理3.2TensorinPyTorch4.用PyTorch实现线性模型5.Logistic回归6.处理多维特征的输入7.加载数据集1.线性模型2.

释怀°Believe·2023-08-05 03:16

各类损失函数结合反向传播不调包实现前馈神经网络

各类损失函数结合反向传播不调包实现前馈神经网络引言：基础知识前馈神经网络的手动实现插播一条感悟参数的初始化各类损失函数以及偏导向前传播反向传播更新参数以及预测代码总结（所有）总结引言：基础知识首先我们先来回顾一下前馈神经网络的基础知识

嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:43

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the foll

Tensorflow只是告诉您您安装的版本可以使用AVX和AVX2操作，并且在某些情况下默认设置为这样做（比如在前向或反向传播矩阵乘法中），这可以加快速度。这不是错误，它

nuliliq·2023-08-04 17:01

时序预测 | Matlab实现基于BP神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于BP神经网络的电力负荷预测模型BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的

机器学习之心·2023-08-04 10:01

[PyTorch][chapter 46][LSTM -1]

目录：背景简介LSTMCellLSTM反向传播算法为什么能解决梯度消失LSTM模型的搭建一背景简介：1.1RNNRNN忽略模型可以简化成如下图中RnnCell可以很清晰看出在隐藏状态。

明朝百晓生·2023-08-04 09:41

深度学习torch基础知识

torch.nn.DataParallel()np.clip()torch.linspace()PyTorch中tensor.repeat()pytorch索引查找index_selectdetach()detach是截断反向传播的梯度流将某个

黑洞是不黑·2023-08-04 09:51

自然梯度

利用反向传播，我们计算每个参数对损失函数的导数。这些导数代表了我们可以更新参数以得到损失函数中最大变化的方向，我们称之为梯度。然后我们可以调整梯度方向上的参数，通过一小

初七123·2023-08-03 03:48

7.24-7.30 周报

本周已完成：1矩阵分解（原理及代码）2学习深度学习知识2.1反向传播内容（BP神经网络）2.2用PyTorch实现线性回归下周计划：1BP神经网络java代码（Day71-76）2继续学习深度学习知识3

Bobbyeyy·2023-08-03 01:31

深度学习之反向传播

2backpropagation反向传播（BP算法

Bobbyeyy·2023-08-03 01:30

深度学习：使用全连接神经网络FCN实现MNIST手写数字识别

1引言本项目构建了一个全连接神经网络(FCN)，实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，梯度下降等。

智慧医疗探索者·2023-08-02 17:55

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZFNet到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙

小小杨树·2023-08-02 01:52

BP神经网络识别手写数字

原理BP神经网络分为两部分，前向传播和反向传播；前向传播前面已经讲过了，那么在这儿就讲讲反向传播。

SmallBillows·2023-08-01 11:01

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

3.14正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。

蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

机器视觉

机器视觉导论图像分类线性分类器K折交叉验证全连接神经网络多层感知器（全连接神经网络）激活函数SOFTMAX和交叉熵计算图与反向传播再谈激活函数Adam算法Xavier初始化（应用于sigmoid函数）HE

王梦辰今天背单词了吗·2023-08-01 03:18

吴恩达学习笔记（四）

神经网络参数的反向传播算法第七十二课：代价函数神经网络是当下最强大的学习算法之一，那么在给定训练集时，如何为神经网络拟合参数？

带刺的小花_ea97·2023-07-31 19:28

Pytorch(二)

一、分类任务构建分类网络模型必须继承nn.Module且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数无需写反向传播函数，nn.Module能够利用autograd自动实现反向传播Module中的可学习参数可以通过

几两春秋梦_·2023-07-31 07:38

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（七）：自动微分

AI学习目录汇总1、什么是自动微分自动微分：automaticdifferentiation，深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分，自动微分使系统能够随后反向传播梯度。

郭老二·2023-07-31 07:36

Pytorch个人学习记录总结 09

目录损失函数与反向传播L1LossMSELOSSCrossEntropyLoss损失函数与反向传播所需的Loss计算函数都在torch.nn的LossFunctions中，官方网址是：torch.nn—PyTorch2.0documentation

timberman666·2023-07-30 21:33

【机器学习】【期末复习】有关机器学习的计算题可供期末复习参考（带本人手写解答与思考）

题目构造平衡KD树ID3与C4.5算法构建决策树模型朴素贝叶斯SVM求最大间隔分离超平面和分类决策函数EM算法K-means聚类adaboost计算概率图模型反向传播构造平衡KD树给定一个二维空间的数据集

网瘾中心呼唤爱·2023-07-30 20:48

You Should Look at All Objects笔记

YSLAO文章来自香港大学ArXiv网址https://arxiv.org/abs/2207.07889Introduction文章指出，大规模对象的性能下降是由于集成FPN后不正确的反向传播路径引起的

啊之芝吱·2023-07-30 14:30

DLA :pytorch添加算子

就总体的逻辑来说正向传播需要输入数据，反向传播需要输入数据和上一层的梯度，然后分别实现这两个kernel,将这两个kernerl绑定到pytorch即可。

FakeOccupational·2023-07-29 16:31

【pytorch坑点】前向传播会不断积累显存占用，直到反向传播才会释放

如果你前向计算时并不希望进行反向传播，那么可以采用如下方式：output_features=torch.utils.checkpoint.checkpoint(model,x.cuda())

NOVAglow646·2023-07-29 15:15

优化算法-如何事倍功半优化你的模型(一)

这一部分我们会分别介绍多层网络，激活函数，损失函数，梯度下降，反向传播，动态学习率以及具体的实现多层网络首先我们在第一章就讨论了深度学习的惊人效果，所以首先我们要做的就是要把上一张的模型变成神经网络结构

RunningSucks·2023-07-29 09:20

小白的机器学习之路（四）神经网络的初步认识：基于pytorch搭建自己的神经网络

小白的机器学习之路（四）引子神经网络的基本结构反向传播算法和激活函数优化器如何通过pytorch搭建自己的BPnetwork引子当前交通大数据业务的需要，需要承担一部分算法工作（数据处理），考虑到上次研究深度学习算法还是两年前

是一个Bug·2023-07-29 07:01

深度学习入门（二）：神经网络整体架构

一、前向传播作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果二、反向传播作用于网络输出，通过计算梯度由深到浅更新网络参数三、整体架构层次结构：逐层变换数据神经元：数据量、矩阵大小（代表输入特征的数量）x：[

一个很菜的小猪·2023-07-29 06:41

神经网络基础知识

一、课程来源：深度之眼神经网络基础知识二、主要内容：主要分为三个部分，分别是1.神经网络基础与多层感知机：基础知识、激活函数、反向传播、损失函数、权值初始化和正则化2.卷积神经网络：统治图像领域的神经网络结构

士千i·2023-07-28 21:50

神经网络基础

文章目录一、神经网络基础1.得分函数f(xi;W,b)1）从输入到输出的映射2）数学表示3）计算方法4）多组权重参数构成了决策边界2.损失函数L3.前向传播4.Softmax分类器梯度下降2.反向传播一

木筏筏筏·2023-07-28 21:46

[ADAS预研笔记]基于深度学习的自动驾驶视觉感知算法研究

并将这些特征用于感知任务，其模型训练步骤可结合现代深度学习算法结构归纳如下：输入层输入backbone进行特征提取(neck进行特征的融合与增强)head进行针对性地结果输出并计算损失loss根据loss反向传播计算修正模型并进行下一轮的前向传播计算

Zhu._.·2023-07-28 16:11

【深度学习】从现代C++中的开始：卷积

二、关于本系列我们将学习如何仅使用普通和现代C++对必须知道的深度学习算法进行编码，例如卷积、反向传播、激活函数、优化器、深度神经网络等。这个故事是：在C++中编码2D卷积查看其他故事：0—现代C+

无水先生·2023-07-28 16:09

通俗易懂举栗子--怎么理解反向传播算法？

反向传播算法反向传播是一种有监督学习算法，用于训练多层感知器（人工神经网络）。OK，为什么我们需要反向传播？在设计神经网络时，首先，我们使用一些随机值或任何变量来初始化权重。

S0ybean·2023-07-28 14:32

pytorch loss.backword() 时间太长

直接原因是：数据在进入模型之前没有进行深拷贝深层原因大概是：如果不进行深拷贝，在梯度反向传播过程中，要寻找原始数据的地址，这个过程非常耗时间。

咖乐布小部·2023-07-28 12:50

第十二章：Tell Me Where to Look:Guided Attention Inference Network ——告诉我看哪里：引导注意力推断网络

0.摘要只使用粗略标签的弱监督学习可以通过反向传播梯度来获得深度神经网络的视觉解释，如注意力地图。这些注意力地图可以作为对象定位和语义分割等任务的先验知识。

Joney Feng·2023-07-28 03:41

opencv复习

文章目录图像衡量结果（损失函数）预测的好坏前向传播反向传播图像实质是矩阵长宽像素通道（0-2550黑255亮）假设这里做一个10分类行向量✖列向量是一个数分类最后的结果是一个各个分类的概率值这里的b是偏置项

海渔鱼啊·2023-07-28 03:57

神经网络初试（二）

按顺序分别是，前向传播、反向传播、权重更新以及代码实现。在进入正题之前，还是有必要介绍一些事情，方便对于下文的理解。第一、本文，乃至本系列的文章，其主体都是全连接神经网络。

陨落的小白·2023-07-27 18:14

从零构建深度学习推理框架-1 简介和Tensor

与训练框架不同的是，深度学习推理框架没有梯度反向传播功能，因为算法模型文件中的权重系数已经被固化

库达ZT·2023-07-27 15:54

BP神经网络拟合非线性函数

本章涉及知识点：1、多层神经网络的数学模型2、前向传播算法3、经典激活函数4、经典损失函数5、神经网络的优化过程6、反向传播算法的推导7、梯度下降算法优化8、衰减学习率的设计9、案例引出—拟合非线性曲线

PrivateEye_zzy·2023-07-26 14:00

【连载】深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门

笔者对于这一块的初步打算是从卷积网络的基本原理讲起，将卷积网络的前向传播和反向传播过

linux那些事·2023-07-26 04:33

7.17-7.23周报

1.本周已完成：1.java代码Day60-652.学习主动学习基础知识、ALEC算法3.学习深度学习部分基础知识2.下周计划：1.java代码Day65-702.继续学习深度学习（梯度下降、反向传播等

Bobbyeyy·2023-07-26 02:48

Day_71-76 BP 神经网络

目录一.基础概念理解1.一点个人理解2.神经网络二.bp神经网络的局部概念1.神经元2.激活函数三.bp神经网络的过程1.算法流程图2.神经网络基础架构2.1正向传播过程2.2反向传播过程（算法核心）四

DARRENANJIAN·2023-07-25 16:29

【论文阅读】DEPIMPACT：反向传播系统依赖对攻击调查的影响（USENIX-2022）

FangP,GaoP,LiuC,etal.Back-PropagatingSystemDependencyImpactforAttackInvestigation[C]//31stUSENIXSecuritySymposium(USENIXSecurity22).2022:2461-2478.攻击调查、关键边、入口点开源：GitHub-usenixsub/DepImpact目录1.摘要2.引言3.

C00per_·2023-07-25 15:45

深度学习(一)

目录一、特征工程的作用二、深度学习的应用三、得分函数四、损失函数五、前向传播六、反向传播一、特征工程的作用数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取是最核心的算法与参数选择决定了如何逼近这个上限二、深度学习的应用无人驾驶人脸识别分辨率重构深度学习在图像分类中

几两春秋梦_·2023-07-25 12:32

实例讲解反向传播（简单易懂）

转至：https://blog.csdn.net/ft_sunshine/article/details/90221691?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162087108216780357254016%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522

爱晒太阳的胖子·2023-07-25 09:00

神经网络权值初始化

反向传播算法中，费用函数对于权值矩阵的梯度决定了更新的速率：如果要避免梯度消失，首先即某一层的激活函数输出值不能为0；其次，则激活函数的导数不能为0，即激活函数不能饱和。

若_6dcd·2023-07-25 01:15

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