反向传播第15页

神经网络小记-梯度消失与梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络训练中的两个常见问题，而它们与反向传播算法密切相关。反向传播算法是用于计算神经网络中参数梯度的一种方法，它通过沿着网络的反向传播梯度信息来更新网络参数。

lxznjw·2023-07-24 23:22

反向传播笔录

文章目录反向传播概述反向传播-前向过程反向传播-反向过程反向传播概述为了有效的计算梯度，我们使用反向传播。

笔下万码生谋略·2023-07-24 21:11

pytorch工具——使用pytorch构建一个神经网络

目录构建模型模型中的可训练参数假设输入尺寸为32*32损失函数反向传播更新网络参数构建模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet

醋酸洋红就是我·2023-07-24 19:39

【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

编程G的快乐·2023-07-24 16:21

机器学习&&深度学习——预备知识（下）

机器学习&&深度学习——预备知识（下）4微积分4.1导数和微分4.2偏导数4.3梯度4.4链式法则5自动微分5.1简单例子5.2非标量变量的反向传播5.3分离计算5.4Python控制流的梯度计算6概率

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:39

【深度学习-神经网络架构-通俗易懂的入门课程】

深度学习的应用深度学习的问题计算机视觉任务分类与检索如何实现分类神经网络基础线性函数损失函数防止过拟合前向传播反向传播反向传播的计算方法神经网络的架构输入层输出层隐藏层全连接层神经元神经元对网络的影响：

y_dd·2023-07-24 15:39

Pytorch手动实现softmax回归

=j时的计算问题，请看如下帖子中的描述，这个问题是反向传播梯度计算中的一个核心问题：反向传播梯度计算中的一个核心问题直接上代码：importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.trans

satadriver·2023-07-24 15:19

欠拟合和过拟合、权重衰减、暂退法（Dropout）、梯度消失和梯度爆炸

目录1.训练误差和泛化误差2.过拟合和欠拟合3.验证集3.1K折交叉验证4.权重衰减5.暂退法（Dropout）6.前向传播和反向传播7.梯度消失和梯度爆炸7.1Xavier初始化8.环境和分步偏移泛化

緈福的街口·2023-07-23 23:48

基于 MATLAB 的时间反向传播：使用 RNN 递归神经网络进行预测

基于MATLAB的时间反向传播：使用RNN递归神经网络进行预测概述：递归神经网络（RNN）是一种在序列数据分析中广泛应用的神经网络模型。

code_welike·2023-07-23 15:58

5. AUTOGRAD

5.AUTOGRAD在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，根据损失函数相对于给定参数的梯度来调整参数（模型权重）。

绝园の暴风雨·2023-07-22 22:05

AI作业6-误差反向传播

现在最常见的深度神经网络就是利用梯度的反向传播（Backpropagation）方法，通过反复更新模型参

seveN1foR·2023-07-22 20:27

建立你的第一个深度神经网络：反向传播

比如为什么误差反向传播公式是误差乘输入，如何推导出来的，什么情况下适用，书中没有直接给出理论说明。不过，瑕不掩瑜。姑且看下去吧。公式这种头疼的东西，让它随风去吧。

快乐冻鱼·2023-07-22 15:25

torch.detach() torch.item()

torch.detach()torch.item()torch.detach()用于将当前的tensor从计算图中取出通俗点解释就是,经过detach返回的张量将不会进行反向传播计算梯度torch.item

TS~~·2023-07-22 09:45

使用numpy创建三层神经网络

MakeYourOwnNeuralNetwork》中文《Python神经网络编程》书中源代码本文代码托管github通过此次实践对于神经网络的认识更加深刻，通过数学推导到代码实践让自己有了比较大的收获一、数学推导构造三层神经网络1.前向传播2.反向传播

雁瑜彭·2023-07-21 09:37

机器学习笔记

过激活函数以提高表现力的神经元模型：常用的激活函数有:relusigmoidtanh损失函数loss计算得到的预测值与已知答案的差距：均方误差MSE自定义损失函数：根据问题的实际情况交叉熵CE（CrossEntropy）反向传播训练中

微雨旧时歌丶·2023-07-20 15:27

问题记录 Pytorch Nan Runtime Error ：function‘MulBackward0’returned nan values in its oth output深度学习

包括1.输入数据是否含有nan或者全是02.在梯度反向传播过程中是否出现为03.查看最后的loss是否是nan4.learingrate过高我尝试了一下是learningrate和batchsize设置过高同时改小

丫丫爱吃·2023-07-20 10:16

[nlp] Word2vec模型 skip-gram和CBOW区别

用周围词来反向传播训练得到中心词的词嵌入。CBOW可以看作Skip-Gram反

心心喵·2023-07-19 21:08

15 大模型训练内存优化

先看GPU结构，我们常说显存的时候，说的一般就是Globalmemory训练的过程中，我们为了反向传播过程，必须将中间的结果（激活值）存储下来。在训练的过程中，那些会消耗内存呢？

黄昏贩卖机·2023-07-19 17:52

深度学习路线

opencourse/machinelearning.html神经网络深度学习在线教程共六章http://neuralnetworksanddeeplearning.com《神经网络设计》国外经典教程第十一章反向传播

OliverH-yishuihan·2023-07-19 07:26

【Matlab】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）

】BP时间序列预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.文件结构3.Excel数据4.分块代码5.完整代码6.运行结果1.模型原理BP（Backpropagation）时间序列预测模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型

敲代码两年半的练习生·2023-07-19 07:08

【Matlab】BP回归（Excel可直接替换数据）

【Matlab】BP回归（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.文件结构3.Excel数据4.分块代码5.完整代码6.运行结果1.模型原理BP（Backpropagation）回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型

敲代码两年半的练习生·2023-07-19 07:06

机器学习基础知识

通过逐批次地输入到模型中进行前向传播和反向传播计算，优化网络参数。这种批量更新参数的方法可

Che_Che_·2023-07-18 14:23

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax函数2.3均方误差3神经网络优化算法（误差逆传播算法，BP）3.1前向传播3.2使用交叉熵代价函数（二分类交叉熵形式）反向传播

意念回复·2023-07-18 12:22

【模型剪枝】——开源项目总结

冗余元素从模型中修剪，它们的值归零，我们确保它们不参与反向传播过程。

农夫山泉2号·2023-07-18 08:00

【深度学习】日常笔记11

这使得在深度学习中能够方便地进行反向传播算法及参数优化。因

重剑DS·2023-07-18 07:50

【深度学习】日常笔记13

反向传播（backwardpropagation或back

重剑DS·2023-07-18 07:46

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（BackPropagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

【Python】深度学习入门——基于Python的理论与实现（学习笔记）

目录一、感知机二、神经网络三、神经网络的学习四、误差反向传播法：五、与学习相关的技巧六、卷积神经网络一、感知机1.感知机是具有输入和输出的算法。给定一个输入后将输出一个既定的值。

最最菜的菜鸟·2023-07-17 22:49

(转载)BP 神经网络的数据分类(matlab实现)

1案例背景1.1BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输人层经隐含层逐层处理,直至输出层。

配电网和matlab·2023-07-17 22:35

numpy反向传播算法示例

numpy反向传播算法示例数据通过scikit-learn库提供的便捷工具生成2000个线性不可分的2分类数据集按着7:3比例切分训练集和测试集backpropagation.py#!

科技ing·2023-07-17 21:53

Tensorflow笔记 3.3 反向传播

概念反向传播训练模型参数，在所有参数上使用梯度下降，使NN模型在训练数据上的损失函数最小。损失函数预测值与已知答案的差距。

CCWUCMCTS·2023-07-17 04:34

神经网络初识-以MINST数据集和CIFAR10数据集为例

文章目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2全连接神经网络2.1简介2.2梯度下降2.2反向传播2.3代码实现3卷积神经网络3.1简介3.2代码实现总结

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:25

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 5，Self Supervised Learning

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:21

[CS231n Assignment 3 #01] 简单RNN的图像字幕(Image Captioning with Vanilla RNNs)

文章目录作业介绍0.准备1.MicrosoftCOCO1.1可视化数据2.递归神经网络(RNN)2.1朴素RNN：单时间步的前向传播2.2单时间步的反向传播2.3整个时间序列的前向传播2.4整个时间序列上的反向传播

灵隐寺扫地僧·2023-07-17 00:20

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 1，RNN for Image Caption

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:20

【CS231n assignment 2022】Assignment 3 - Part 4，GAN

睡晚不猿序程·2023-07-17 00:20

刘二大人Pytorch课程笔记

反向传播反向传播本质上是按照输出层到输入层的顺序，求解并保存网络中的中间变量以及其他参数的导数（梯度）。

〆琦怪〆·2023-07-16 23:41

手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（中篇）

近期因俗事缠身，《通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理-逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解》的中下篇鸽了实在太久有些不好意思了。

马尔科夫司机·2023-07-16 19:20

手搓GPT系列之 - 通过理解LSTM的反向传播过程，理解LSTM解决梯度消失的原理 - 逐条解释LSTM创始论文全部推导公式，配超多图帮助理解（下篇）

本文承接上篇上篇在此和中篇中篇在此，继续就SeppHochreiter1997年的开山大作LongShort-termMemory中APPENDIXA.1和A.2所载的数学推导过程进行详细解读。希望可以帮助大家理解了这个推导过程，进而能顺利理解为什么那几个门的设置可以解决RNN里的梯度消失和梯度爆炸的问题。中篇介绍了各个权重的误差更新算法。本篇将继续说明梯度信息在LSTM的记忆单元中经过一定的时间

马尔科夫司机·2023-07-16 19:18

深度学习笔记之卷积神经网络(二)图像卷积操作与卷积神经网络

深度学习笔记之卷积神经网络——图像卷积操作与卷积神经网络引言回顾：图像卷积操作补充：卷积核不是卷积函数卷积神经网络卷积如何实现特征描述/提取卷积神经网络中的卷积核的反向传播过程场景构建与前馈计算卷积层关于卷积核的反向传播过程卷积层关于输入的反向传播过程引言上一节介绍了卷积的基本思想以及图像卷积操作

静静的喝酒·2023-07-16 15:49

深度前馈网络(DNN)：理解、应用和Python示例

目录1.引言2.什么是深度前馈网络3.深度前馈网络的原理3.1神经元和激活函数3.2前馈传播3.3反向传播和参数更新4.深度前馈网络的应用4.1图像分类4.1.1数据预处理4.1.2模型选择与训练4.1.3

轩Scott·2023-07-16 14:04

Autograd：自动求导

它是一个在运行时定义(define-by-run）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同的.让我们用一些简单的例子来看看吧。

yanglamei1962·2023-07-16 11:07

深度学习之反向传播

不会构建计算图）和grad（存放梯度loss对w的导，调用bacward之后grad也是个Tensor，每次引用结束要zero）backward会释放计算图，每一次运行神经网络时计算图可能是不同的，所以没进行一次反向传播就释放计算图

Yuerya.·2023-07-15 12:58

pytorch手动实现一个简单的线性回归

手动实现线性回归使用y=5x+20来构造数据准备数据计算预测值计算损失把参数的梯度置为0进行反向传播更新参数learning_rate=0.01#造数据x=torch.rand([50,1])"""x[

BRYTLEVSON·2023-07-15 12:54

机器学习 day27（反向传播）

导数函数在某点的导数为该点处的斜率，用height/width表示，可以看作当w增加ε，J(w,b)增加k倍的ε，则k为该点的导数反向传播tensorflow使用反向传播来自动计算神经网络模型中的导数

丿罗小黑·2023-07-15 08:01

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的

神经网络中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是怎么完成的在神经网络的训练过程中，前向传播、反向传播、梯度下降和参数更新是按照以下顺序完成的：前向传播（ForwardPropagation）：在前向传播阶段

BRYTLEVSON·2023-07-15 01:44

python pytorch 纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）

pythonpytorch纯算法实现前馈神经网络训练（数据集随机生成）下面这个代码大家可以学习学习，这个代码难度最大的在于反向传播推导，博主推了很久，整个过程都是纯算法去实现的，除了几个激活函数，可以学习一下下面的代码

Mr Gao·2023-07-14 21:22

Pytorch转ONNX详解

【嵌牛鼻子】反向传播逆运算【嵌牛提问】Pytorch是如何转换到ONNX的？【嵌牛正文】之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（githubaccount:drcut），主要目标是

d5cc63d9e177·2023-07-14 20:08

人工智能-神经网络

目录1神经元2MP模型3激活函数3.1激活函数3.2激活函数作用3.3激活函数有多种4、神经网络模型5、神经网络应用6、存在的问题及解决方案6.1存在问题6.2解决方案-反向传播1神经元神经元是主要由树突

爱吃面的猫·2023-07-14 18:03

人工智能-反向传播

前面阐述过，在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别，利用梯度下降去更新参数计算复杂，算力不足，因此需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是辛顿提出的反向传播（简称BP），BP在调整参数时候