反向传播第18页

刘二大人《Pytorch深度学习实践》第八讲加载数据集

Batch-Size、IterationsDataset、DataLoader课上代码torchvision中数据集的加载Epoch、Batch-Size、Iterations1、所有的训练集进行了一次前向和反向传播

根本学不会的Kkkkk·2023-04-19 20:25

卷积bp神经网络算法详解,卷积神经网络实例讲解

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创卷积神经网络反向传播和bp有什么区别如何理解神经网络里面的反向传播算法。

「已注销」·2023-04-19 18:37

AI：简易的自动求微分算法

文章目录一、自动求微分1.1变量1.2函数1.3数值微分求法1.4反向传播算法1.5实现自动反向传播1.6使用循环方式代替递归方式完成自动反向传播1.7简化调用函数的方式1.8省略编写`y.grad=np.array

算法技术博客·2023-04-19 18:34

CBOW模型正向传播、矩阵乘积层实现

下面是推反向传播的数学式：用代码表述MatMul层：params中保存要学习的参数，梯度保存在grads中。

算法技术博客·2023-04-19 18:31

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现

基于随机梯度下降法的手写数字识别、epoch是什么、python实现一、普通的随机梯度下降法的手写数字识别1.1学习流程1.2二层神经网络类1.3使用MNIST数据集进行学习注：关于什么是epoch二、基于误差反向传播算法求梯度的手写数字识别

算法技术博客·2023-04-19 18:29

使用反向传播算法计算参数的梯度并用python实现加法和乘法节点的反向传播

使用反向传播算法计算参数的梯度并用python实现加法和乘法节点的反向传播一、whatis反向传播二、乘法节点的反向传播三、加法节点的反向传播四、加法层和乘法层混合应用一、whatis反向传播误差反向传播法是一种高效计算权重参数的梯度的方法

算法技术博客·2023-04-19 18:28

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid、Affine、Softmax-with-Loss层

结合反向传播算法使用python实现神经网络的ReLU、Sigmoid激活函数层这里写目录标题一、ReLU层的实现二、Sigmoid层的实现三、实现神经网络的Affine层四、Softmax-with-Loss

算法技术博客·2023-04-19 18:28

pytorch中使用torchviz可视化某网络或loss函数计算图后，计算图节点的理解

这些名称是PyTorch为了跟踪反向传播的操作而

~LONG~·2023-04-19 08:25

梯度的看法

梯度爆炸会使得学习不稳定，参数变化太大导致无法获取最优参数根本原因求解损失函数对参数的偏导数时，在反向传播，梯度的连续乘法（x中间值可能特别大或特别小，激活函数导数可能特别大、已经更新过的参数w也可能特别大或特别小

湖魂·2023-04-19 03:26

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

神经网络一般是通过BP算法（ErrorBackPropagation）求解的，即通过前向传播求出loss值，再通过反向传播去优化权重参数W值。前向传播完成之后，需要经过反向传播去优化W参数。

楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

神经网络基础概念—入门教程，并给出一个简单的实例

神经网络的基本结构构建神经网络神经网络的训练前向传播反向传播激活函数总结实例神经网络基础概念入门教程神经网络是什么？神经网络是一类由多个简单的神经元单元组成的结构，用于学习输入和输出之间的映射关系。

百年孤独百年·2023-04-19 01:02

深度学习的一些基本概念—入门教程

文章目录深度学习的概念入门教程基础概念神经网络前向传播反向传播权重和偏置激活函数：损失函数优化器批处理常用模型卷积神经网络循环神经网络长短时记忆网络自编码器生成对抗网络实践中使用深度学习数据预处理监督学习模型非监督学习模型梯度下降法超参数调整模型评估模型部署结论深度学习的概念入门教程深度学习是一种人工智能技术

百年孤独百年·2023-04-19 01:30

【NAS工具箱】Pytorch中的Buffer&Parameter

Parameter：模型中的一种可以被反向传播更新的参数。第一种：直接通过成员变量nn.Parameter()进行创建，会自动注册到parameter中。

pprpp·2023-04-18 11:33

深层神经网络的正向传播与反向传播，深层神经网络优于浅层神经网络程度原因，超参数与参数

正向传播表达式：反向传播表达式：参数维度：单例中正向传播和反向传播中的参数维度分别是：多例中正向传播和反向传播中的参数维度分别是：深层神经网络优于浅层神经网络程度原因：1.如果隐藏层足够多，那么能够提取的特征就越丰富

泽野千里wmh·2023-04-17 18:04

浅层神经网络，以向量的形式表示神经网络的正向输出，激活函数比较，神经函数的反向传播，权重随机初始化

单个样本的浅层神经网络正向传播矩阵运算过程：输入层到隐藏层的正向传播计算公式：从隐藏层到输出层的正向传播计算公式为：其中a[1]为：将上述表达式转换成正向传播矩阵运算的形式：对于m个训练样本，我们也可以使用矩阵相乘的形式:其中，Z[1]的维度是（4,m），4是隐藏层神经元的个数；A[1]的维度与Z[1]相同；Z[2]和A[2]的维度均为（1,m）。对上面这四个矩阵来说，均可以这样来理解：行表示神经

泽野千里wmh·2023-04-17 18:34

【Pytorch】AutoGrad个人理解

前提知识：[Pytorch]前向传播和反向传播示例_友人小A的博客-CSDN博客目录简介叶子节点TensorAutoGradFunctions简介torch.autograd是PyTorch的自动微分引擎

友人小A·2023-04-17 17:26

Pytorch搭建神经网络的小案例

torch.FloatTensor()的简称，创建的为float32位的数据类型；torch.LongTensor是64位整型optimizer.zero_grad()清空过往梯度loss.backward()：反向传播

Chen的博客·2023-04-17 17:04

【剑指offer】常用的数据增强的方法

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数反向传播1*1卷积的作用文章目录系列文章目录常用的数据增强的方法示例代码常用的数据增强的方法数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换来生成更多的训练数据

.别拖至春天.·2023-04-17 16:23

【剑指offer】反向传播

系列文章目录BN层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数1*1卷积的作用文章目录系列文章目录什么是反向传播反向传播的过程部分过程详解（1）前向传播（2）计算梯度和更新参数代码理解什么是反向传播深度学习中的反向传播

.别拖至春天.·2023-04-17 16:48

TensorFlow（6）- 神经网络优化算法

1、引言今天要介绍的是如何通过反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法(gradientdecent）调整神经网络中参数的取值。

Jesse_jia·2023-04-17 16:31

机器学习——神经网络基础

文章目录1神经网络介绍2FNN3激活函数4训练神经网络—反向传播方法1神经网络介绍定义人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks），简称神经网络人脑神经系统启发、早期神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型机器学习领域的神经网络

SKYWALKERS_2397·2023-04-17 14:41

pytorch安装完后import不了_pytorch第一弹

标签：pytorch深度学习本系列需要有基本的python编程能力以及对深度学习有皮毛的了解，比如知道什么是前向传播，反向传播，什么是卷积池化等。

weixin_39823017·2023-04-17 09:19

CS224N学习笔记（六）—— 句法分析

写在前面的话：CS224N的第四课和第五课分别是word窗口分类、神经网络和反向传播的知识，但是第四课前半部分内容其实蛮乱的，我个人准备后面在这部分的更新换成对传统的一些机器算法在NLP上的应用上的学习

DataArk·2023-04-17 04:52

【PyTorch】第三节：反向传播算法

介绍反向传播算法是训练神经网络的最常用且最有效的算法。本实验将阐述反向传播算法的基本原理，并用PyTorch框架快速的实现该算法。

让机器理解语言か·2023-04-17 01:38

深入理解神经网络：使用Python实现简单的前馈神经网络

我们将使用NumPy库来处理矩阵运算，并将逐步解释神经网络的各个组成部分，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播和梯度下降。

SYBH.·2023-04-16 05:37

BP神经网络

纯手工一.BP神经网络1.一图知其意2.多言以述之二.BP算法1.参数初始化2.前向传播3.反向传播三.具体细节四.手工计算5.代码实现一.BP神经网络1.一图知其意2.多言以述之BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程

呆狐仙·2023-04-16 00:04

GPT模型中的计算

计算步骤模型框架输入Embedding多层transformer的block(12层)拿到两个输出端结果计算损失反向传播更新参数下面主要介绍上述步骤中的2.Embedding和3.transformer

Aleafy·2023-04-16 00:47

神经网络权重初始化为什么不能为零

以BP神经网络为例，若是都初始化为零，那么正向神经网络计算出来的输出值都相同，所以反向传播算法计算出来的梯度值也相同，导致参数更新值也一样(w=w−α∗dw)。

好吃红薯·2023-04-15 23:29

吴恩达machine-learning-ex4练习题解析之代价函数

EX4主要是针对神经网络反向传播的实战，是非常重要的一课，所以花了我两天3夜地研究这道习题，还真是值得，收获满满。

Wincent__·2023-04-15 14:28

pytorch冻结模型的权重，不反向传播

ｐｙｔｏｒｃｈ冻结模型权重，不进行梯度反向传播在PyTorch中冻结模型权重，不进行梯度反向传播，可以通过以下几个步骤实现：将模型的所有参数设置为不需要梯度更新，即设置requires_grad属性为False

andrew P·2023-04-15 14:22

机器学习笔记之前馈神经网络(四)反向传播算法[数学推导过程]

机器学习笔记之前馈神经网络——反向传播算法[数学推导过程]引言回顾：感知机算法非线性问题与多层感知机反向传播算法(BackPropagation,BP\text{BackPropagation,BP}BackPropagation

静静的喝酒·2023-04-15 06:18

Caffe 架构学习-底层数据2

layervectorlayer_names_记录出现的每个layer的名称maplayer_names_index_记录每个layer名称与顺序索引的对应关系vectorlayer_need_backward_记录每个layer是否需要反向传播

Zz鱼丸·2023-04-15 05:02

batchsize大小对网络模型的理解

目录前言1.batchsize定义2.batchsize大小3.batchsize平衡前言每一次的epoch都是将其数据集经过神经网络，进行正向传播以及反向传播。

码农研究僧·2023-04-14 22:22

Task4：深度学习介绍和反向传播机制

深度学习神经网络（Neuralnetwork）模型评估（Goodnessoffunction）选择最优函数（Pickbestfunction）神经网络（Neuralnetwork）NN里面的节点类似于神经元，神经网络有很多的连接方式，这样就会产生不同的结构完全连接前馈神经网络全连接层完全连接前馈神经网络为什么叫全连接？？每一层两两之间都有连接为什么叫前馈？？传递方向是由后往前传为什么叫deep？？

把月亮据给你·2023-04-14 20:34

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化

TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

神经网络NN

神经网络分为前向传播和反向传播。神经网络的工作原理：Ⅰ、前向传播：首先生成一个任意结构的神经网络，并且用一些字母来表达这些神经网络的参数，为了推导方便，我们将同一层的神经网络用一个向量去表示。

gaoxiaochan·2023-04-14 11:07

神经网络基本知识

本讲目标学会神经网络计算过程，使用基于TF2原生代码搭建你的第一个神经网络训练模型当今人工智能主流方向----连接主义前向传播损失函数梯度下降学习率反向传播参数更新Tensorflow2常用函数人工智能三个学派行为主义

原上的小木屋·2023-04-14 09:47

失控

例如，贝叶斯算法，反向传播算法等，估计一般人都看不懂。再有人在调侃，AI相关的工程师有一种是调参，其实没有什么技术含量，因为你不应懂黑盒里的算法，反正一般人你也看不懂。

关三水·2023-04-14 05:02

神经网络之反向传播算法（自适应矩估计算法Adam）

文章目录自适应矩估计算法（Adam）1、算法原理2、算法实现2.1训练过程2.2测试过程及结果3、参考源码及数据集自适应矩估计算法（Adam）自适应矩估计算法从其本质上看可以视作是带有动量项的均方根反向传播算法

七层楼的疯子·2023-04-14 05:09

模糊神经网络（FNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、模糊神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、模糊神经网络的实现1、训练过程（FNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一

七层楼的疯子·2023-04-14 04:00

54_pytorch GAN(生成对抗网络)、Gan代码示例、WGAN代码示例

他们的研究展示，给定充分的建模能力，两个博弈模型能够通过简单的反向传播（backpropagation）

涂作权的博客·2023-04-14 01:16

Deep Learning 图像分类基础理论学习笔记

receptivefield）的理解及计算3:VGG网络详解注意事项：四：Googlenet的学习与理解1:Googlenet亮点2:inception模块的理解3:Googlenet网络详解五：卷积神经网络的误差计算及误差反向传播

偶就是偶·2023-04-13 00:20

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1)

不可能通过随机样本直接反向传播。但是，有两种主要方法可以创建可以反向传播的代理函数。这些是得分函数估计器/似然比估计器/REINFORCE和路径导数估计器。RE

发呆的比目鱼·2023-04-12 23:29

没有他们，人工智能只能死翘翘

但关键里程碑是出自Rumelhart在1986年的反向传播，因此才出现了现在咱们看到的深度神经网络RNN。但是深度神经网络从1986年成型，到2016年AlphaGo爆火，已经过去了30年。在这30年

david_lv·2023-04-12 20:57

softmax 反向传播代码 python 实现

概念反向传播求导可以看到，softmax计算了多个神经元的输入，在反向传播求导时，需要考虑对不同神经元的参数求导。

SugerOO·2023-04-12 02:18

吴恩达：序列模型(Sequence Models)

HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell.y:1101100001.2数学符号1.3循环神经网络RecurrentNeuralNetworksRNN的限制是它在某一时刻的预测只来自于序列之前的输入信息1.4通过时间的反向传播

Cache_wood·2023-04-11 22:29

卷积神经网络各种经典模型--上篇

在训练过程中，LeNet使用反向传播算法来调整网络中的参

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

自监督学习

监督学习利用大量的标注数据来训练模型，模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播（计算梯度、更新参数），通过

NYX_UNI·2023-04-10 20:12

基于神经网络的图像识别,人工神经元网络的特点

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

「已注销」·2023-04-10 17:36

神经网络提取图片特征,神经网络输入图片大小

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