反向传播第16页

计算机视觉:卷积核的参数可以通过反向传播学习到吗？

本文重点在深度学习中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种常用的神经网络结构，其中卷积核是CNN的核心组件之一。卷积核是一个小矩阵，用于对输入数据进行卷积操作。卷积操作可以提取输入数据的特征，通过不同的卷积核可以提取不同的特征。在前面课程中我们通过[1-1]卷积核完成图像边缘特征的检测，从而证明了卷积核的特征提取能力，但我们需要思考一个问题，卷积核中

幻风_huanfeng·2023-07-14 16:06

loss.backward

然后将损失值相加进行反向传播。其中分割损失采用了深监督，需要计算五次。之前的代码采用的append将所有损失放在一个列表中，通过s

翰墨大人·2023-07-14 14:48

【TensorFlow&PyTorch】loss损失计算

简单来说，深度学习就是通过计算梯度、反向传播来不断改善网络内的参数，以此使得网络模型更加贴合目标数据。而梯度和loss值是分不开的，选择好合适的loss计算方法也是有助于训练好优秀的网络模型的。

折途·2023-07-14 09:08

l.sum().backward()梯度反向传播时为何要加.sum()函数

.sum()函数主要有两个作用，一个是用来求和，一个是用来降维。而在这里是用到了降维的作用。Pytorch进行梯度的计算，只能对标量进行梯度计算，例如y=x2+x+1y=x^2+x+1y=x2+x+1这是一个标量，是能够进行梯度计算的，而例如y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]y=[x_1,x_2]^2+[x_1,x_2]+[1,1]y=[x1,x2]2+[x1,x2]+[1,1]这是

樱木之·2023-06-24 04:26

【机器学习】机器学习的基本概念

目录机器学习定义机器学习过程假设关系训练数据损失函数（正向传播）优化（反向传播）激活函数函数和向量化训练深度学习机器学习定义机器学习总的来说就是寻找一种适合的映射关系f，帮助我们将某些输入信息按照我们的需求转化输出为另外一种信号

KKK3号·2023-06-23 14:36

解决使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播, 损失函数不下降

在使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播,损失函数不下降问题：在使用keras提供的损失函数API时，梯度无法反向传播代码：fromtensorflow.keras.lossesimportcategorical_crossentropydeftrain_generator

俯仰天地·2023-06-23 06:31

神经网络梯度消失

梯度爆炸梯度爆炸原理跟梯度消失一样，反向传播时，导数大于1，导致梯度增加。

zhangt766·2023-06-22 12:36

用计算图理解和计算BP神经网络的梯度

本文所讲的也是计算图的一个应用场景：计算神经网络的梯度，包括计算激活函数和典型神经结构（也叫卷积核）的梯度：1、用计算图分解和解决激活函数的导数的计算2、用计算图分解和解决神经网络在反向传播路径上梯度的计算

科技与文明·2023-06-22 11:33

神经网络：梯度计算

反向传播：梯度计算是反向传播算法的基础，通过将

Make_magic·2023-06-22 11:30

QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs大模型论文讲解

如何利用量化较少训练内存，学习永无止境，紧随其后；QLORA首次提出了量化4bit而没有任何性能的损失，作者提出了一种新的高精度技术来量化预训练模型参数到4bit，并且添加了一个小的可学习的低秩适配权重，他的参数更新通过反向传播梯度量化的权重

chenmingwei000·2023-06-22 11:02

深度学习一点通：如何设置batch size？

批量大小是在训练过程中一次前向传播和反向传播处理的样本数量。在选择Transformer模型的批量大小时，以下是一些要考虑的因素：内存限制：由于自注意机制，Transformer通常需要大量的内存。

robot_learner·2023-06-22 07:40

Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网络

本系列第一篇和第二篇都是以一个神经元为基本单位用Python实现功能并对前向计算和误差反向传播做实验分析。

wangyao_bupt·2023-06-22 07:42

神经网络：初始化

在神经网络中，每个参数都会参与前向传播和反向传播的计算过程。如果参数的初始值过小或过大，就有可能导致梯度在

Make_magic·2023-06-22 07:12

深入解析神经网络（Neural Networks）工作原理

目录1.神经网络的基本组成部分2.神经元和激活函数3.前向传播4.反向传播5.神经网络的层次结构6.神经网络的应用7.使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络神经网络（NeuralNetworks

旧言.·2023-06-22 06:14

CS229之神经网络

神经网络关键是1.训练样本数据前向步进，求误差2.误差的反向传播，更新参数1.前向步进使用一个有2个输入神经元、2个隐藏的神经元和2个输出神经元的神经网络。

__cbf0·2023-06-21 18:40

【深度学习】小白学深度学习：参数优化与优化器原理

梯度反向传播：用于计算每个参数对损失函数的贡献程度。深度学习需要多次尝试在实际应用中，深度学习的优化过程是一个反复迭代的过程，需要不断地调整超参数和算法以达到最优的效果。

风度78·2023-06-21 16:55

pytorch 前向传播与反向传播代码+ fp16

optim.zero_grad():将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果

junjian Li·2023-06-21 14:08

inverting grad和deep grad

它通过将网络的梯度反向传播到输入图像上，来可视化图像中对于特定类别预测最具影响力的区域。通过可视化梯度信息，可以识别网络在分类决策中关注的图像区域，从而帮助分析和解释网

不当菜鸡的程序媛·2023-06-21 09:02

神经网络小结：训练的全过程

但是在整体回归之前，我们还需要学习一个小知识点——随机初始化随机初始化在神经网络中，我们大致的训练流程就是：通过前向传播得出当前θ\thetaθ下的假设结果，使用代价函数对比得到的假设结果和实际结果y，然后使用反向传播和梯度下降修正

NormalConfidence_Man·2023-06-21 07:10

22.小波神经网络时间序列预测交通流量（附matlab程序）

简述学习目标：小波神经网络时间序列预测交通流量WNN（小波神经网络）：是在误差反传神经网络拓扑结构的基础上发展而来的网络，与神经网络的结构具有一定的相似．在小波神经网络中，当整体信号向前传播时，误差却反向传播

素馨堂·2023-06-21 02:43

第四章.误差反向传播法—ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现

第四章.误差反向传播法4.2ReLU/Sigmoid/Affine/Softmax-with-Loss层的实现1.ReLU层1).公式2).导数：3).计算图：4).实现：classReLU:def__

归途^ω^·2023-06-20 20:36

【深度学习】4-2 误差反向传播法 - 简单层的实现（层的介绍）

forward()对应正向传播backward()对应反向传播现在来实现乘法层。

loyd3·2023-06-20 20:35

【深度学习】4-4 误差反向传播法 - 算法的具体实现

为什么要使用误差反向传播法，是因为误差反向传播法可以快速高效计

loyd3·2023-06-20 20:05

【深度学习】4-3 误差反向传播法 - Affine/Softmax层的实现

下面考虑上面计算图的反向传播，可以得到下面的式子：根据上面的式子，尝试画出计算图的反向传播这里要特别注意矩阵的形状，因为矩阵的乘积运

loyd3·2023-06-20 20:34

白话RNN系列（一）

本文，从RNN的基本原理讲起，会探讨RNN的前向传播和反向传播，并通过一些浅显易懂的小例子，展示RNN这个东东的神奇之处，尽最大可能以通俗易懂的方式，让看到本文的童鞋都能够掌握RNN。

土豆钊·2023-06-20 13:53

LayerNorm 在 Transformers 中对注意力的作用研究

如果问大多人为什么要LayerNorm，一般的回答是：使用LayerNorm来归一化前向传播的激活和反向传播的梯度。

·2023-06-20 10:53

【机器学习】神经网络代价函数和反向传播算法

神经网络代价函数和反向传播算法一、神经网络的代价函数接下来我会再规定若干符号代表的含义：LLL表示神经网络的总层数sis_isi表示的是第i层的神经元数量如果神经网络处理的是一个二元分类问题，那么他的第

NormalConfidence_Man·2023-06-20 10:25

【神经网络】梯度检测

在神经网络中，使用前向或者反向传播计算后，再使用梯度下降去寻找代价函数最小时θ\thetaθ的取值是一个可行的方法，但是它很容易出错：因为在这个算法中含有海量的细节，容易产生微小而又难以察觉的bug。

NormalConfidence_Man·2023-06-20 10:55

行业报告 | AIGC发展研究

原创|文BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

行业报告 | 清华大学AIGC发展研究1.0震撼发布！（技术+未来篇）

文|BFT机器人01技术篇深度学习进化史:知识变轨风起云涌已发生的关键步骤：人工神经网络的诞生反向传播算法的提出GPU的使用大数据的出现预训练和迁移学习生成对抗网络(GAN)的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤

BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

深度学习笔记之循环神经网络(六)长短期记忆神经网络(LSTM)

深度学习笔记之循环神经网络——长短期记忆神经网络[LSTM]引言回顾：RNN\text{RNN}RNN的反向传播过程RNN\text{RNN}RNN反向传播的梯度消失问题长短期记忆神经网络遗忘门结构输入门结构遗忘门与输入门的特征融合操作输出门结构个人感悟引言上一节介绍了循环神经网络

静静的喝酒·2023-06-19 18:55

深度学习笔记之循环神经网络(八)LSTM的轻量级变体——门控循环单元(GRU)

：LSTM\text{LSTM}LSTM的前馈计算过程LSTM\text{LSTM}LSTM的问题GRU\text{GRU}GRU的前馈计算过程GRU\text{GRU}GRU的优势引言上一节介绍了从反向传播过程的角度认识

静静的喝酒·2023-06-19 18:55

用R语言实现神经网络预测股票实例

神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测用神经网络解决分类问题在这个特定的例子中，我们的目标是开发一个神经网络来确定股票是否支付股息

·2023-06-19 10:44

【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

【人工智能】—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和反向传播都是神经网络训练中常用的重要算法。

之墨_·2023-06-19 06:23

【无标题】

文章目录神经网络的推理神经网络的推理的全貌图层的类化及正向传播的实现神经网络的学习损失函数导数和梯度链式法则计算图乘法节点分支节点Repeat节点Sum节点MatMul节点梯度的推导和反向传播的实现Sigmoid

CaraYQ·2023-06-18 18:38

【LSTM】

【【重温经典】大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播-哔哩哔哩】讲得真好

子衿JDD·2023-06-18 00:50

深度学习-浅层神经网络

目录概念正向传播反向传播概念单隐藏层神经网络就是典型的浅层（shallow）神经网络，即只包含一层隐含层。

yxy ^ _ ^·2023-06-17 21:50

基于Hebb学习的深度学习方法总结

1.1Hebb学习规则1.2Delta学习规则2SoftHebb学习算法2.1WTA(WinnerTakeAll)2.2SoftHebb2.3多层Hebb网络2.4Hebb学习的性能测评3参考文献0引言总所周知，反向传播算法

tyhj_sf·2023-06-17 18:28

Pytorch教程：Autograd基础

偏微分计算时反向传播神经网络学习的核心。autograd的可以在运行时动态追踪计算，这意味着如果模型有决策分支、或者有在运行时之前长度未知的循环，仍然可以正确的追踪计算，得到正确的梯度进而驱动学习。

learnrocks100·2023-06-17 08:24

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2)

回顾1.1ZeRO1.1.1ZeRO-11.1.2ZeRO-21.1.3ZeRO-31.2DDPVSFSDP0x02总体逻辑2.1FSDP2.2原始ZeRO1.2.1初始化1.2.2前向传播1.2.3反向传播

罗西的思考·2023-06-17 02:00

图像处理中几何畸变校正,图像纠正的方法有哪些

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-La

阳阳2013哈哈·2023-06-16 10:08

【DeepSpeed 教程翻译】二，Megatron-LM GPT2，Zero Redundancy Optimizer 和 ZeRO-Offload

Megatron-LMGPT2使用原始的Megatron-LM训练GPT2设置训练数据运行未修改的Megatron-LMGPT2模型开启DeepSpeed参数解析初始化和训练初始化使用训练API前向传播反向传播更新模型参数损失缩放检查点保存和加载

just_sort·2023-06-16 07:37

2018-04-17

反向传播——告诉模型需要将w和b调整到多少。在刚开始没有得到合适的权重时，正向传播生成的结果与实际的标签是有误差的，反向传播就是要把这个误差传递给权重，让权重做适当地调整来达到一个合适的输出。

卷心菜呀·2023-06-16 06:04

pytorch的学习与总结(第二次组会)

的学习与总结一、pytorch的基础学习1.1dataset与dataloader1.2可视化工具(tensorboard)、数据转换工具(transforms)1.3卷积、池化、线性层、激活函数1.4损失函数、反向传播

码manba·2023-06-16 01:33

“系统建模与辨识数据库”系统辨识－伊利湖问题建模

“系统建模与辨识数据库”系统辨识－伊利湖问题建模一、辨识问题的理解1、辨识的验前知识2、个人的理解与方法思考二、基于反向传播（BP）的神经网络建模方法1、基于反向传播（BP）的神经网络建模的理论知识：2

在梦里-119·2023-06-15 22:28

【机器学习】——深度学习与神经网络

目录引入一、神经网络及其主要算法1、前馈神经网络2、感知器3、三层前馈网络（多层感知器MLP）4、反向传播算法二、深度学习1、自编码算法AutorEncoder2、自组织编码深度网络①栈式AutorEncoder

柯宝最帅·2023-06-15 21:18

技术干货｜如何解决工业缺陷检测小样本问题？

早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的，如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比，大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足：识别准确

BFT白芙堂·2023-06-15 18:32

Python神经网络编程学习笔记

逻辑OR逻辑XOR神经元sigmoidfunction的logisticfunction(逻辑函数)多层神经元演示只有两层，每层两个神经元的神经网络的工作矩阵大法(点乘)使用矩阵乘法的三层神经网络示例反向传播误差多个输出节点反向传播误差使用矩阵乘法进行反向传播误差更新权重梯度下降法误差函数激活函数

源代码•宸·2023-06-15 18:39

深入理解循环神经网络（RNN）：原理与代码解析

文章目录1.RNN的原理1.1结构1.2循环连接1.3前向传播1.4反向传播算法2.RNN文本生成任务应用3.参考文献：循环神经网络（RNN）是一种在序列数据建模方面表现优异的神经网络模型。

旧言.·2023-06-15 09:07

深入理解多层感知机（MLP）：原理与代码解析

文章目录1.MLP的原理1.1结构1.2激活函数1.3前向传播1.4反向传播算法2.MLP分类任务应用3.参考文献：多层感知机（MLP）是一种经典的神经网络模型，由多个神经元层组成。

旧言.·2023-06-15 09:37

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