反向传播第20页

Task03：字符识别模型

如在分类任务中会转换为不同类别的概率输出，然后计算真实标签与CNN模型的预测结果的差异，并通过反向传播更新每层的参数，并在

英文名字叫dawntown·2023-03-26 08:20

Pytorch复现导向反向传播Guided Backpropagation

Pytorch复现导向反向传播GuidedBackpropagation前言一、导向反向传播GuidedBackpropagation的原理二、导向反向传播GuidedBackpropagation的复现三

信小颜·2023-03-25 23:47

算法岗面试——深度学习总结

参考CSDN对Batch_Normalization的理解神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失

早上起来闹钟又丢了·2023-03-25 10:01

循环神经网络（二）（简单循环神经网络，keras 实现）

简单循环神经网络是最基本的模型，大多数循环神经网络都是其扩展，学习算法是反向传播。简单循环神经网络当你在阅读这个句子时，你是一个词一个词地阅读（或者说，眼睛一次扫视

如松茂矣·2023-03-25 00:07

从 X 入门Pytorch——Tensor的自动微分、计算图，常见的with torch.no_grad()机制

():包含的代码段不会计算微分1Pytorch计算图和自动微分从功能上理解：计算图就是类似于数据结构中的无环有向图，Pytorch中的计算图就是为了记录一个数据从开始到最后所作的操作和参数，这样在进行反向传播时候

Philo`·2023-03-24 16:49

2018-04-09 第二周

CNN层次分析简介cnn：典型的深度学习模型就是很深层的神经网络，包含多个隐含层，多隐层的神经网络很难直接使用BP算法进行直接训练，因为反向传播误差时往往会发散，很难收敛CNN节省训练开销的方式是权共享

朝着他们笑·2023-03-24 08:11

Pytorch 中的自动求导与（动态）计算图

神经网络的训练分为两步：前向传播和反向传播进行梯度更新。对于任何深度学习框架来说，自动求导是它们的核心组件。Pytorch中的autograd负责进行自动求导。

云中君不见·2023-03-23 07:09

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算

使用PyTorch构建神经网络以及反向传播计算前一段时间南京出现了疫情，大概原因是因为境外飞机清洁处理不恰当，导致清理人员感染。话说国外一天不消停，国内就得一直严防死守。

薄的算法之芯·2023-03-23 07:37

深度学习干货总结（一）

根据反向传播时依据的链式法则，当前导数需要之前各层导数进行乘

AI_Engine·2023-03-22 17:27

yolov5优化器及超参数设置

我们通过前向传播的过程，得到了模型输出与真实标签的差异，我们称之为损失，有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，那么接下来就是优化器干活了，优化器要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的降低

qq_409992227·2023-03-22 11:22

深度神经网络的优化和训练的难点

反向传播算法仍然是当前深度神经网络最受欢迎的模型最优化方法。

afansdie·2023-03-22 01:38

Pytorch机器学习——3 神经网络（七）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.4损失函数3.4.4PyTorch中常用的损失函数MSELossimporttorchloss

辘轳鹿鹿·2023-03-21 09:56

飞桨 Tensor 介绍

与Numpy数组相比，Tensor除了支持运行在CPU上，还支持运行在GPU及各种AI芯片上，以实现计算加速；此外，飞桨基于Tensor，实现了深度学习所必须的反向传播功能和多种多样的组网算子，从而可更快捷地实现深度学习组网

深度物联网·2023-03-21 07:43

面试随笔

具体面试问题有skip_layer在resnet中的定义，作用：将输入与中间层结合后直接送给输出，使输入层数据可直接影响深层网络，也减少反向传播的梯度消失问题EM算法：期望

菲利斯喵喵·2023-03-20 21:20

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

反向传播算法实战本次的反向传播算法是基于上篇文章神经网络之反向传播算法（BP）详细公式推导实现的，如果对反向传播算法不太了解，强烈建议参考上篇文章。我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务。

盐的甜·2023-03-19 22:23

我的数据科学之路-深度学习正向传播与反向传播

本篇做一个深度学习的入门介绍。神经网络是在20世纪80年代兴起的技术，后来因为所消耗的计算资源泰国庞大而逐渐被冷落，直到最近硬件水平的大幅度提高而再次火热起来。而深度学习多层的神经网络技术。3层神经网络上图是一个3层的神经网络模型，一个输入层，两个隐层，一个输出层，不考虑输入层，所以说3层神经网络。每一个神经元对于输入所做的处理都是一样的，先进性线性变换，即z=wx+b,然后通过一个激活函数将a映

人间一咸鱼·2023-03-17 06:10

解读反向传播算法（BackPropagation）

反向传播算法（BackPropagation）概念1.什么是BP算法？BP算法全称叫作误差反向传播(errorBackPropagation，或者也叫作误差逆传播)算法。

LiBiscuit·2023-03-16 21:03

ReLU

它不会饱和，即它可以对抗梯度消失问题，至少在正区域（x>0时）可以这样，因此神经元至少在一半区域中不会把所有零进行反向传播。由于使用了简单的阈值化（thresholding），ReLU计算效率很高。

e6fa7dc2796d·2023-03-16 17:09

使用tensorflow框架构建一个卷积神经网络来实现手势识别

utf-8--"""CreatedonThuOct2516:47:112018构建一个卷积神经网络来实现手势识别@author:ltx具体的实现步骤：在向前传播过程中，添加：1.实现卷积层2.实现池化层反向传播实现参数优化的功能使用

星girl·2023-03-16 12:20

人工智能系列实验（六）——梯度检验的Python实现

在实际的神经网络搭建过程中，前向传播是比较容易实现的，正确性较高；而反向传播的实现是有一定难度的，时常会出现bug。对于准确性要求很高的项目，梯度检验尤为重要。

PPPerry_1·2023-03-15 07:34

T4-深度学习介绍与反向传播机制

步骤选择神经网络模型评估选择最好结果反向传播通过链式法则，进行梯度下降。

Kairk996·2023-03-15 05:26

第五章深度学习

浅层学习：分段学习深度学习是端到端学习，通过卷积、池化和误差反向传播等手段，进行特征学习。深度学习所得模型可视为一个复杂函数，非线性变换与映射的过程就是从像素点到语义之间的转换。

zhousiyuan0515·2023-03-15 05:46

【损失函数系列】softmax loss损失函数详解

根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数，使得预测值与真值无限接近。

若曦爹·2023-03-15 01:09

CVPR2017：密集连接的卷积网络DenseNet《Densely Connected Convolutional Networks》

文章目录原文地址初识相知回顾参考原文地址https://arxiv.org/abs/1608.06993初识深度卷积神经网络由于相关信息和梯度在前向传递和反向传播时都需要经过很多层，会导致梯度弥散以及梯度消失的问题

我是大黄同学呀·2023-03-13 21:18

第二章——Pytorch初步应用

Pytorch初步应用使用Pytorch构建一个神经网络构建神经网络的典型流程：定义一个拥有可学习参数的神经网络遍历训练数据集处理输入数据使其流经神经网络计算损失值将网络参数的梯度进行反向传播以一定规则更新网络权重下面是定义一个

Lanciberrr·2023-03-13 20:02

Pytorch 前向传播、反向传播、计算图

在计算梯度时，我们只调用了深度学习框架提供的反向传播函数，而不知其所以然。梯度的自动计算（自动微分）大大简化了深度学习算法的实现。

我和代码有个约会.·2023-03-13 16:52

读pytroch使用resnet18网络的代码

文章目录前言整体框架Moudule类的_call_impl()函数前向传播代码一、降采样卷积conv1(x)bn1(x)relu(x)二、四个layerlayer的定义layer的运行三、结束部分平均池化一维化与全连接反向传播参数优化一些参考文章

airleaya·2023-03-13 16:48

【笔记】神经网络中的一些基本原理和公式

（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。

zlsjsj·2023-03-13 07:01

深度学习之Pytorch（一）神经网络基础及代码实现

torch.FloatTensor、64位浮点型torch.DoubleTensor等1.2Variable(变量)Variable和Tensor本质上没有区别，不过Variable会被放入一个计算图中，然后进行前向传播，反向传播

是猪猪呀·2023-03-13 07:24

bp神经网络算法步流程_训练及优化神经网络基本流程之第0到6步

在之前的笔记中，我记录过《神经网络的代价函数及反向传播算法》，以及使用BP算法（反向传播算法）的一点细节。

weixin_39574140·2023-03-13 07:53

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——迁移学习初探

所谓梯度裁剪，是在反向传播的过程中，对梯度进行修剪，使得梯度永远不会达到某个阈值。这个技术通常用在循环神经网络中，因为批标准化在RNN中不太易用。

苏小菁在编程·2023-03-11 20:50

CTC Loss反向传播

单个样本的Loss定义：训练集上CTCLoss定义：利用极大似然定义整体的损失，取log后，转化为将所有样本的loss求和qu'dui'shu：CTC目标函数给定语音序列x，标签序列z，对于所有满足能映射到序列z的解码路径，可用前向-后向算法求解：α(t,u)·β(t,u)含义对t时刻，输出标签‘u’的所有路径π的概率求和（s.t.但是路径π必须满足映射后为z）。formula1先计算单条路径的概

ChongmingLiu·2023-03-11 17:25

深度学习与神经网络:调用数据集,完成应用(2)

在上一篇文章中,我们通过使用mnist上的图片和标签数据来去制作数据集,而今天这一篇文章我们将在反向传播过程中和测试过程中调用数据集.一:反向传播获取文件(mnist_backward.py)先上代码:

云时之间·2023-03-11 14:40

原理就是这么简单 Softmax 分类

其实了解softmax反向传播原理，或者可以自己手推一遍softmax的BP算法，才能彰显一个AI从业人员的内功。此文会通过一个案例为大家一步一步

云雾中的墨先生·2023-03-11 01:23

pytorch学习经验（六）torch.where()：根据条件修改张量值

中对应的值，最初的实现是：A[A>0]=B[A>0]然后运行起来就报错了，原因是这个操作属于in-place操作，而pytorch在涉及到求梯度的tensor时，是不允许对这些tensor做原地操作的，否则在反向传播的时候

nowherespyfly·2023-03-10 16:06

关于pytorch搭建模型时候的问题

问题一：在搭建pytorch模型的时候，标签mask变量的设置，requires_grad设置为True还是false在语义分割模型中，标签掩码（即groundtruthmask）不需要进行梯度反向传播

两只蜡笔的小新·2023-03-10 11:40

深度学习 - 模型的优化和过拟合问题

优化函数、学习速率与反向传播算法学习速率（learning_rate）梯度就是表明损失函数相对参数的变化率,对梯度进行缩放的参数被称为学习速率（learningrate）；学习速率是一种超参数或对模型的一种手工可配置的设置

壮壮不太胖^QwQ·2023-03-09 16:00

NLP常见面试题

反向传播时，如果网络过深，每层梯度连乘小于1的数，值会趋向0，发生梯度消失。大于1则趋向正无穷，发生梯度爆炸。梯度爆炸

期待脱离苦海的小叮当·2023-03-09 07:49

深度学习入坑指北

权重Weight与偏置Biase激活函数反向传播神经网络识别图片？输入=>特征输入==特征DN

原吾·2023-03-08 22:19

六、正向传播、反向传播、衰减与爆炸（3月3日学习笔记）

对于深度学习框架而言，有直接计算张量函数梯度的跟踪变量，自动求梯度方法，可以较快速度完成反向的梯度计算，而且基于张量运算的前向传播也会更快。前向传播如图所示其中含有一个隐藏层且不考虑偏置情况下（其中W1，W2开始时都是以一定标准差随机生成的较小的权重张量），x经过Z=W1*X，Z经过激活函数得到h，Z和h合在一起可以看成是某个激活函数的全连接层。然后在W2权值下经过正向传播o=W1*X。其中o就是

小常在学习·2023-03-08 21:03

前向传播与反向传播参数的更新方式（附公式代码）

前向传播与反向传播意义及其参数的更新方式文章目录前向传播与反向传播意义及其参数的更新方式一、前言二、前反向传播的作用三、前向传播四、反向传播代码一、前言因为本身非科班出身，数学又学的很差，一直都是傻瓜式地用

lunat:c·2023-03-01 07:46

Pytorch中的 torch.distributions库详解

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。这些是评分函数估计量scorefunctionestimato似然比估

·2023-02-27 19:33

【人工智能与深度学习】神经网络和低空分方程模型的体系结构

【人工智能与深度学习】神经网络和低空分方程模型的体系结构循环神经网络Vanillavs.RecurrentNNRNN的4种架构与实例基于时间的反向传播算法（BackPropagationthroughtime

王子王子聪·2023-02-26 07:04

RNN－循环神经网络

循环神经网络大量用于语音分析、语言翻译、金融分析、内容推荐等领域，循环神经网络是一个大的分类，代表模型是RNN（循环神经网络）、LSTM（长短时记忆网络）,与之前介绍的全连接神经网络、卷积神经网络不同，循环神经网络在反向传播时不仅有层与层之间传递

m2xgo·2023-02-24 07:19

BN、SyncBN、IN、LN、GN学习记录

计算过程如下图所示，1）沿着通道维度计算其他维度的均值；2）沿着通道维度计算其他维度的方差；3）归一化特征图；4）加入可学习参数γ和β(在每次反向传播后更新)，对归一化的特征图进行包含缩放和平移的仿射操作

Cassiel_cx·2023-02-21 07:05

AI算法工程师笔试面试总结

3）常见的算法有逻辑回归（LogisticRegression）和反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork）。非（无）监督学

Relissc_Cao·2023-02-21 07:35

卷积神经网络的基本原理,图卷积神经网络原理

如何理解神经网络里面的反向传播算法1.普通的机器学习模型：其实，基本上所有的基本机器学习模型都可以概括为以下的特征：根据某个函数，将输入计算并输出。

小浣熊的技术·2023-02-20 14:26

pytorch学习笔记九：权值初始化

如上图所示的一个基本的CNN网络结构，数据在网络结构中流动时，会有如下的公式（默认没有偏置）：在反向传播的过

Dear_林·2023-02-20 07:42

TensorFlow学习笔记（1）及鸢尾花识别代码注释

搭建一个完整的神经网络，往往需要以下几个步骤：1、准备数据：特征和标签对（数据集）2、搭建网络：确定神经网络的结构3、优化参数：（利用反向传播）获取最佳参数4、应用网络：保存训练模型，应用（

周清冽·2023-02-19 07:42

Tensorflow2.0版本利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线

准备数据集读入数据->随机打乱数据顺序->设置相同的数据类型->匹配x,y并打包成一小撮->设置输入参数w,b->设置超参数训练整体来说，需要确定训练数据集迭代的次数，并明确对于整个训练数据集而言，是分成了一小撮一小撮进行执行的，因此，需要有两个循环；考虑到训练数据集的最终目的是为了优化参数w,b，且tensorflow2.0版本已经给出了自动求导的方法，可以在tf.GradientTape()中

Dymc·2023-02-19 07:40

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