反向传播第23页

多层感知机/器-MLP

构造输入输出对，以监督学习的方式训练MLP，通过BP算法反向传播误差信号，链式求导，得到loss关于各个模型参

就是杨宗·2023-01-31 23:32

手写体识别实现

依次编程实现输入数据和正确答案数据的准备、各个网络层的封装类、正向传播和反向传播的函数。在完成每轮epoch后，对误差进行测算并显示。

PLZGAV·2023-01-31 19:08

pytorch 学习

梯度消失或梯度爆炸当每一层的梯度是小于1的数，当进行反向传播时，随着网络越深，梯度越接近零反之，当每一层的梯度是大于1的数…所以通常需要对数据进行标准化处理，权重初始化，以及用BN层，在ResNet网络中使用了

Da_Shan_·2023-01-31 16:56

PyTorch深度神经网络及训练入门

目录图片数据预处理torchvision中datasets的数据文件夹中的数据神经网络一般步骤数据准备网络的定义权重初始化损失函数和反向传播优化器总结图片数据预处理torchvision中datasets

程研板·2023-01-31 12:29

主题阅读卡片0002:深度学习[Deep Learning]

───┃┃反向传播是深度学习使

wangwox·2023-01-31 09:59

“深度学习”学习日记。与学习有关的技巧--权重的初始值

这关系到神经网络的学习能否成功；在以前误差反向传播法和神经网络学习的算法实现这两篇文章中，对权重的初始值的确定是这样的：classTwoLayerNet:def__init__(self,input,hidden

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-31 09:55

北大Tensorflow2.0（一）

Tensorflow2.0在线源码：https://github.com/jlff/tf2_notes【参考】【北京大学】Tensorflow2.0搭建一个神经网络入门Tf2.0第一讲文章目录1、损失函数2、反向传播

Joanne Sherkay·2023-01-31 08:19

【6-循环神经网络】北京大学TensorFlow2.0

神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam五种反向传播优化器神经网络八股

如何原谅奋力过但无声·2023-01-31 07:06

《机器学习》阅读笔记第五章

Contents神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

Quantization Networks

在对网络进行量化处理时，一个很常见的问题是，量化函数几乎不可导，因此很难通过反向传播来更新参数。为了解决这个问题，人们提出了种种近似方法。

JachinMa·2023-01-31 01:00

高频面试题

产生：反向传播+梯度下降解决：减小层数；调整学习率；跳过连接（shortcut），lstm，batchnorm3、rnn梯度消失有何不同维度不同：时间维度（会消失），纵向维度含义不同：重要信息的消失4、

wenyilab·2023-01-30 21:55

AI System 人工智能系统 TVM深度学习编译器 DSL IR优化计算图编译优化内存内核调度优化 DAG 图优化 DFS TaiChi 函数注册机 Registry

EwenWanW·2023-01-30 15:04

卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。

普通网友·2023-01-30 14:37

深度神经网络基础-池化

防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。反向传播把梯度直接传给前一层的某个像素，其他像素梯度为0.

北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、径向基神经网络结构2、前向传播过程3、反向传播过程4、建模步骤二、径向基神经网络的实现1、训练过程（RBFNN.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·2023-01-30 12:12

torch中的实现简单的反向传播

#加油加油加油#认真对待每一行代码#努力写好每一行代码#搞懂每一行代码importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])w.requires_grad=True"""因为torch.Tensor函数，所以我们的w是一个张量；下面我们计算时，返回的也是张量；这样就可以有一其他功能，便可直接函数取出我们想要的

城峰·2023-01-30 08:32

深度学习的训练流程（前向传播，损失函数，优化器，反向传播更新w和b）

代价函数是凸函数但是模型中加完非线性激活后，非线性层之间的多次复合变换，使得模型变的极为复杂，求出的预测值带入损失函数后，代价函数就不见得是凸函数了我们要求出代价函数的全局极小值点，由于有理论指出：代价函数的大部分极小值点足够接近全局极小值点。所以我们求极小值点就可以方法：使用梯度下降算法（梯度指函数在该点处沿着该方向增长最快，那么我们沿着梯度的反方向，就可以使该函数在该点出下降最快）为了使w和b

【变强大】·2023-01-30 05:39

BP神经网络的结构

它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型

vili_sky·2023-01-29 17:56

BP神经网络基本概念

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。大家记住，反复的念这句话：反向传播，反向

TOM_wangc·2023-01-29 17:23

PyTorch深度学习笔记

反向传播:正向传播是z=x1*w1+x2*w2+b,然后通过激活函数表示成一个想要的曲线(比如要表示它的概率,则一般希望是在0-1区间内,使用sigmond函数)反向传播是指,你的w1,w2和b是随机生成的

Galaxy_5688·2023-01-29 11:01

【CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED】解决方法

CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED解决方法最近在训练StructureNet的时候出现了一个错误：这个错误是在反向传播backward()那一步出现的，网上搜了很多相关资料

swr_better·2023-01-29 10:26

【动手学深度学习】反向传播+神经网络基础

学习资料：[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili4.7.前向传播、反向传播和计算图—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)[5分钟深度学习]#01梯度下降算法

Ya_nnnG·2023-01-29 09:24

【第一周】深度学习基础

第一周】深度学习基础深度学习和pytorch基础1.视频学习1.1绪论从专家系统到机器学习从传统机器学习到深度学习深度学习的能与不能1.2深度学习概述浅层神经网络：生物神经元到单层感知器，多层感知器，反向传播和梯度消失神经网络到深度学习

Hekiiu·2023-01-29 09:00

生成对抗学习

生成对抗学习自动编码器复习生成式对抗网络介绍训练判别器训练生成器数据集模型构建生成器判别器模型训练自动编码器复习核心目标：构建输入等于输出用途：降维、特征提取、初始化深度网络训练方式：梯度下降+反向传播生成式对抗网络介绍最小最大游戏

闲看庭前梦落花·2023-01-29 08:58

深度学习基础入门

一.神经网络基础线性函数：从输入到输出的映射损失函数=数据损失+正则化惩罚项我们总是希望模型不要太复杂，过拟合的模型是没用的反向传播加法门单元：均等分配MAX门单元：给最大的乘法门单元：互换允许信息从损失函数反向流动来计算梯度从训练数据来看

奔跑的蜗牛君666·2023-01-29 08:38

Generative Adversarial Nets 论文笔记

处理过程中，我们同时训练两个模型，通过多层感知机定义在整个训练过程中使用反向传播算法。整个训练和样本生成阶段不需要马尔可夫链和展开的近似推理网络。

不会写代码の程序员·2023-01-29 00:37

GRU详解

GRU是LSTM的一个变种，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。GRU和LSTM在很多情况下实际表现上相差无几，但是GRU计算更简单，更易于实现。

ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:31

MLP多层感知机用BP算法更新权值解决异或问题(机器学习实验二）

多层感知机(MultiLayerPerceptron)以及反向传播算法(Backpropagation)机器学习——神经网络（四）：BP神经网络如果还不清楚这里有视频：PyTorch深度学习实践（强烈推荐

长门yuki·2023-01-28 16:21

bp神经网络matlab代码_干货 | 智能算法之基于遗传算法的BP神经网络优化算法

BP神经网络中的BP为BackPropagation的简写，意为误差的反向传播。最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于1986年提出来的。

weixin_39823017·2023-01-28 13:54

matlab怎么训练神经网络,matlab神经网络训练方法

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传

普通网友·2023-01-28 13:23

深度学习入门学习笔记

1、神经网络的反向传播2、卷积神经网络CNN原理详解3、卷积神经网络入门4、深层神经网络5、Tensorflow相关

ivory-yy·2023-01-28 13:53

深度学习笔记—从入门到入门

深度学习深度学习入门神经网络以及误差反向传播神经元模型传统神经网络激活函数‘层’的概念误差反向传播算法神经网络到深度学习经典深度学习网络模型语义分割经典FCN模型（待）deeplabv3+模型（待）目标检测

A1chemist·2023-01-28 13:22

【5-卷积神经网络】北京大学TensorFlow2.0

神经网络的计算过程，搭建第一个神经网络模型神经网络优化：神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam五种反向传播优化器神经网络八股

如何原谅奋力过但无声·2023-01-28 13:43

Pytorch量化感知训练

在这个过程中，所有计算（包括模型正反向传播计算和伪量化节点计算）都是以浮点计算实现

@BangBang·2023-01-28 10:13

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace o

()的inplace，另外一种是赋值的时候出错，如a+=1要改为a=a+1等；（1）self.relu=nn.ReLU(inplace=True)得把某些地方的inplace改为False，否则不支持反向传播

litchi&&mango·2023-01-28 10:12

为了找工作而准备的日常-第二天

大致将python中所有的基础知识过了一遍，同时详细回顾了word2vec的原理，心中有了一个大概，但是有些地方还是不太清楚，明天将几篇论文再阅读一篇，尝试自己手推反向传播，更新词向量一级其中的参数。

PassionateLee·2023-01-28 03:56

反向传播算法原理(BP算法)(直观易懂)

反向传播(BackPropagation、BP算法)反向传播是对于神经网络来说最重要的算法反向传播是求偏导的过程反向传播的核心是计算图（如下图所示）a和b：输入量/权重，可经一系列运算得到e=(a+b)

璞玉牧之·2023-01-27 10:53

PyTorch深度学习-01概述（快速入门）

.HumanIntelligence3.Machinelearning4.Howtodeveloplearningsystem:5.Newchange6.neuralnetworks(神经网络)6.1反向传播

璞玉牧之·2023-01-27 10:17

边缘检测、Padding、stride、三维卷积

其它垂直边缘检测的过滤器：scharrfilter：sobelfilter：也可以通过神经网络的反向传播去学习过滤器的取值。

劳埃德·福杰·2023-01-27 10:46

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax

夢の船·2023-01-27 09:29

第十二次作业神经网络公式推导

物联202邱郑思毓2008070213作业要求：进行学习的神经网络反向传播公式进行推导总结完成情况：

Prins!·2023-01-27 08:17

机器学习--神经网络算法系列--BackPropagation算法

一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看

日有所进·2023-01-27 08:43

反向传播神经网络（BPNN）的实现（Python，附源码及数据集）

文章目录一、理论基础1、前向传播2、反向传播3、激活函数4、神经网络结构二、BP神经网络的实现1、训练过程（BPNN.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、理论基础反向传播神经网络

七层楼的疯子·2023-01-27 08:09

机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

机器学习中BatchSize、Iteration和Epoch的概念Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。

DoubleLin_·2023-01-27 07:57

Task6 神经网络基础

_一杯凉白开·2023-01-26 14:31

神经网络-前向传播

上文：https://blog.csdn.net/weixin_43955293/article/details/120293820BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络

daoboker·2023-01-26 13:28

机器学习前向传播，反向传播

吴恩达机器学习一、神经网络二、前向传播算法2.反向传播算法代价函数推导过程代码实现一、神经网络神经网络是模仿大脑神经元，建立的模型。

不自知的天才·2023-01-26 13:57

神经网络前向传播与反向传播

神经网络神经网络可以理解为一个输入x到输出y的映射函数，即f(x)=y，其中这个映射f就是我们所要训练的网络参数w，我们只要训练出来了参数w，那么对于任何输入x，我们就能得到一个与之对应的输出y。只要f不同，那么同一个x就会产生不同的y，我们当然是想要获得最符合真实数据的y，那么我们就要训练出一个最符合真实数据的映射f。训练最符合真实数据f的过程就是神经网络的训练过程，神经网络的训练可以分为两个步

月下独听雪·2023-01-26 13:27

神经网络的前向传播与反向传播

神经网络的前向传播和反向传播相信一开始，大家可能都对神经网络的前向传播和反向传播很头疼，我之前也是一样，后来慢慢懂了，现在深感知识传递的重要性。

你们卷的我睡不着QAQ·2023-01-26 13:27

每天五分钟机器学习：神经网络的前向传播和反向传播算法的总结

我们可以认为神经网络的前向传播是从前到后逐渐计算，而反向传播是从后到前逐渐计算。

幻风_huanfeng·2023-01-26 12:26

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