反向传播第25页

【AI】反向传播的基本原理(06)

目录1、有个小印象2、易混淆的函数3、反向传播概念4、图解反向传播算法4.1、三层神经网络4.2、前向传播过程4.3、计算误差4.4、反向传播算快速法修正W5、链式求导法则6、梯度下降修正W7、举例推导

sjh752422969·2023-01-21 12:37

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）

初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习3-线性向前4.2-正向线性激活4.3-L层模型练习5-L_model_forward5-成本函数练习6-计算成本6-反向传播模块

tqh267·2023-01-21 09:00

误差反向传播法--算法实现

2023.1.18经过学习了计算图、链式法则、加法层、乘法层、激活函数层、Affine层、Softmax层的反向传播的实现。

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-21 08:27

吴恩达|机器学习作业目录

以下是一个多月来完成的作业目录，整理一下以便使用：1.0单变量线性回归1.1多变量线性回归2.0Logistic回归2.1正则化的Logistic回归3.0逻辑回归解决多元分类3.1前馈神经网络4.0神经网络反向传播

学吧学吧终成学霸·2023-01-21 08:48

双层网络（仿射层+ReLu层）

理论部分：2022Cs231n笔记-神经网络和反向传播_iwill323的博客-CSDN博客目录导包和处理数据仿射层网络层代码测试ReLu层仿射+ReLuLosslayers:SoftmaxandSVMTwo-layernetworkSGDSolver

iwill323·2023-01-20 18:32

【深度学习数学基础之线性代数】研究使用链式法则进行反向传播的求导算法

链式法则简单的说链式法则就是原本y对x求偏导，但是由于过程较为复杂，我们需要将函数进行拆分，通过链式进行分别求导，这样会使整个计算更为简单。假设f=k(a+bc)f=k(a+bc)f=k(a+bc)通俗来说，链式法则表明，知道z相对于y的瞬时变化率和y相对于x的瞬时变化率，就可以计算z相对于x的瞬时变化率作为这两个变化率的乘积。其实就是求复合函数导数的过程。用链式法则（将这些梯度表达式链接起来相乘

lingchen1906·2023-01-20 17:54

【2-神经网络优化】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·2023-01-20 16:07

【PyTorch学习】二、自动求梯度（Automatic Gradient）

神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是

Moonuiu·2023-01-20 09:21

Pytorch梯度下降优化

函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、链式法则1.单层感知机梯度2.多输出感知机梯度3.中间有隐藏层的求导4.多层感知机的反向传播四

Swayzzu·2023-01-20 09:51

深度学习框架拾遗：【Pytorch（二）】——Pytorch的层次结构

实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括：•张量结构操作：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割•张量数学运算：标量运算，向量运算，矩阵运算，广播机制•动态计算图：Funciton，反向传播

J_Xiong0117·2023-01-19 18:12

3.损失函数，反向传播，优化器

文章目录前言一、损失函数1.L1Loss，MSFLoss2.交叉熵函数二、反向传播、优化器2.1优化器模板2.2自适应学习率模板三、对MNIST进行模型训练总结前言最近学会了如何使用pytorch搭建模型和训练模型

Master___Yang·2023-01-19 17:58

pytorch-学习笔记-反向传播

又到了一周一次的总结时间，还是老生长谈的话题，我首先来总结一下本周学习的内容，主要包括一下几点：损失函数和反向传播网络模型的保存和修改Sequential函数模型训练实战本篇主要总结损失函数和反向传播，

Dawn向阳而生·2023-01-19 06:47

深度学习Pytorch--梯度与反向传播笔记

赤坂·龙之介·2023-01-19 06:10

Pytorch学习笔记-梯度与反向传播

梯度与反向传播PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪

Dexter_Sun1·2023-01-19 06:10

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播

【学习笔记】【Pytorch】十二、损失函数与反向传播一、损失函数的介绍1.L1Loss类的使用代码实现2.MSELoss类的使用3.损失函数在模型中的实现二、反向传播一、损失函数的介绍参考：损失函数（

Mr庞.·2023-01-19 06:40

A03.卷积层Conv[torch]

卷积层1.简单写一个卷积层2.反向传播计算3.池化层1.简单写一个卷积层importtorchtorch.manual_seed(0)inputs=torch.ones([1,4,4])conv1=torch.nn.Conv2d

小坤兽·2023-01-19 01:34

BP神经网络算法基本原理,基于bp的神经网络算法

MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。

普通网友·2023-01-18 18:34

CS224N WINTER 2022（一）词向量（附Assignment1答案）

CS224NWINTER2022（一）词向量（附Assignment1答案）CS224NWINTER2022（二）反向传播、神经网络、依存分析（附Assignment2答案）CS224NWINTER2022

囚生CY·2023-01-18 17:12

python和pytorch关系_PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)

weixin_39820244·2023-01-18 17:39

PyTorch深度学习实践部分代码示例

Pytorch基础教程：B站刘二大人视频PyTorch深度学习实践线性模型1.穷举法2.梯度下降算法（贪心法）3.反向传播4.用PyTorch实现线性回归5.逻辑斯蒂回归6.处理多维特征输入神经网络1.

SDUer_DZL·2023-01-18 17:32

C++元编程——BP神经网络实现

netn(.01);//定义学习率为0.01，神经元数分别为3,3,1的bp神经网络n.print();//打印神经网络权值矩阵for(inti=0;i({.7}));//以矩阵[.7]为期望值，计算误差并反向传播

腾昵猫·2023-01-18 13:00

神经网络简单描述

神经网络是如何进行学习的神经网络通过反向传播算法来进行学习。首先，网络接收输入数据并将其传递给输出层。输出与预期结果进行比较，并计算误差。

夏虫冰语·2023-01-18 13:29

【PyTorch】教程：学习基础知识-(6) Autograd

AUTOMATICDIFFERENTIATIONWITHtorch.autograd在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播算法，在该算法中，参数根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。

黄金旺铺·2023-01-18 12:36

深度学习CS231N学习笔记（从9到10）

九.介绍神经网络———反向传播CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记-知乎专栏杜客Source译者注：本文智能单元首发，译自斯坦福CS231n课程笔记BackpropNote__，课程教师AndrejKarpathy

garrulousabyss·2023-01-18 11:31

CS231n学习笔记--2.NN2

1.不能将神经网络所有的权重都初始化为0，这样会导致所有的神经元输出都是相同的，进而在反向传播时所有的导数就都是相同的，导致所有的参数更新也是相同的。

技术备忘录·2023-01-18 11:30

rnn循环神经网络基本原理

按照输入和输出结构分类2.1.1NtoN-RNN2.1.2Nto1-RNN2.1.31toN-RNN2.1.4NtoM-RNN2.2.按照内部结构分类3.传统rnn原理3.1最基本的RNN结构公式3.2结构理解3.3反向传播求参推导

荼靡，·2023-01-18 01:32

目标检测（四）之Mask-RCNN

2.论文时间 3.论文文献 4.论文源码二、论文背景及简介三、知识储备 1、ROIAlign **ROIpooling的局限性** **ROIAlign的思想** **ROIAlign的反向传播

Bai丁·2023-01-17 23:15

动手学深度学习笔记day6

反向传播反向传播（backwardpropagation或backpropagation）指的是计算神经网络参数梯度的方法。简言之，该方法根据微积分中的链式规则，按相反的顺序从输出层到输入层遍历网络。

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

动手学深度学习笔记day8

计算其输出关于输入的梯度，可通过其反向传播函数进行访问。通

努力学习的廖同学·2023-01-17 22:34

监督，无监督以及自监督之间的区别

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，通过不断的学习，最终可以获得识别新样本的能力。

yhblog·2023-01-17 19:09

神经网络（ANN）

先抛出几个问题：1、怎么求解2、优缺点3、反向传播，梯度为什么会弥散4、激活函数怎么选取5、几个优化方案？

你看起来很好吃·2023-01-17 16:45

PyTorch教程（7）优化器

反向传播是一种计算神经网络中参数相对于损失的梯度的算法。梯度下降优化算法利用每个参数梯度来计算如何更新参数以减少损失。

求则得之，舍则失之·2023-01-17 11:59

对抗生成网络_生成性对抗网络技术实现

而由反向传播训练的神经网络颠覆了认为在大型复杂数据集上进行区分学习的一切。在仅仅5-6年的时间里，高分辨率图像的分类精度已经从无用的提高到了人类的水平（有一些警告）。将为提供另一

weixin_39612849·2023-01-17 10:06

【PyTorch深度学习实践】学习笔记第五节线性回归

designmodelusingClass#目的是为了前向传播forward，即计算y_pred(预测值)3、Constructlossandoptimizer(usingPyTorchAPI)其中，计算loss是为了进行反向传播

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-17 10:19

PyTorch深度学习：用PyTorch实现线性回归

课程来源：Bilibili刘二大人《用PyTorch实现线性回归》代码大致思路：铺垫：创建数据集、构建计算模型定义损失函数和优化方式训练：通过forward函数进行前馈loss记录损失值清除上一次的梯度值反向传播并记录梯度值

嘿化小学生578·2023-01-17 09:04

误差反向传播法原理

从这些简单的问题开始，逐步深入，最终抵达误差反向传播法。问题如下：太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。其中，苹果每个100元，橘子每个150元。消费税是10%，请计算支付金额。

fakerth·2023-01-17 08:01

深度学习_加法&乘法层的实现

参考书：深度学习入门：基于Python的理论与实现在深度学习中有一种高效计算权重参数梯度的方法----误差反向传播法。可以通过画计算图，来帮助理解误差反向传播法。

AI 黎明·2023-01-17 07:52

深度学习 | 误差反向传播法

反向传播（backwardpropagation）：是从右向左进行计算，传递的是局部导数。局部计算：计算图的特征是可以通过传递“局部计算”获得最终结果。“局部”这个词的意思是“与自己相关的某个小范

小沈同学_·2023-01-17 07:47

误差反向传播法--加法层、乘法层、激活函数层的实现

2023.1.161、加法层、乘法层：前两篇文章都在讲述理论，今天实现代码操作：关于加法节点，乘法节点的内容在这篇文章。https://blog.csdn.net/m0_72675651/article/details/128695488在以后的学习中，将把构建神经网络的“层”实现为一个类。这里的“层”是指神经网络中功能的单位。这样写感觉到可以让代码变得美观一点，而更容易找出错误并修改classA

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-17 07:44

激活函数（sigmoid、tanh、ReLU、leaky ReLU）

sigmoid函数公式：其导数为：sigmoid函数图形为：sigmoid函数具有平滑易于求导的优点，但是它的计算量大，反向传播时，容易

流泪的猪·2023-01-16 17:55

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.6-2P：设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子，并代入数值测试.importtorchimportnumpyasnpclassRNNCell

zc.9495·2023-01-16 15:20

Python吴恩达深度学习作业8 -- 深度神经网络的梯度检验

但是模型的反向传播很难实现，有时还会有错误。因为这是关键的应用任务，所以你公司的CEO要反复确定反向传播的实现是正确的。CEO要求你证明你的反向传播实际上是有效的！

Puzzle harvester·2023-01-16 13:51

【阶段四】Python深度学习01篇：深度学习基础知识：神经网络历史及优势、神经网络基础单元与梯度下降：正向传播和反向传播

本篇的思维导图：神经网络历史及优势1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）就提出了一种具有单层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（perceptron）。感知器出现之后很受瞩目，大家对它的期望很高。然而好景不长—一段时间后，人们发现感知器的实用性很弱。1969年，AI的创始人之一马文·明斯基（Marvin Minsky）指出简单神经网络只能运用于线性问题的求解。这之后神经网络

胖哥真不错·2023-01-16 13:50

计算梯度的三种方法：数值法，解析法，反向传播法

#coding=gbk"""function:f(x,y,z)=(x+y)z"""#firstmethod解析法defgrad1(x,y,z):dx=zdy=zdz=(x+y)return(dx,dy,dz)#secondmethod数值法defgrad2(x,y,z,epi):#dxfx1=(x+epi+y)*zfx2=(x-epi+y)*zdx=(fx1-fx2)/(2*epi)#dyfy1=

Takoony·2023-01-16 12:46

【深度学习反向传播算法01】什么是反向传播算法？（求解梯度-链式求导法则）

反向传播算法本文是根据深度学习课程图文做的笔记0.背景简单深度学习模型的基本流程：1.定义模型2.读入数据3.给出损失函数f4.梯度下降法更新参数（手动求梯度、pytorch自动求导）对于复杂模型，如100

AD_钙·2023-01-16 10:21

误差反向传播法小练习（鱼书）

1RKigRDqzmh4GAK1WEnA3gQ提取码:xp8t推荐视频：【【全中文字幕】深度学习_吴恩达_DeepLearning.ai-哔哩哔哩】https://b23.tv/TOeey7H关于这个知识点我的学习顺序是先看的鱼书的第五章误差反向传播法

跟着宇哥爱数学的Camila·2023-01-16 10:48

机器学习—深度神经网络

深度学习计算方法损失函数Softmax分类器前向传播和反向传播神经网络整体架构神经元个数对结果的影响正则化与激活函数神经网络过拟合解决方法机器学习流程：数据获取、特征工程（难度）、建立模型、评估与应用特征工程的作用数据特征决定了模型的上限

阿楷不当程序员·2023-01-16 10:18

误差反向传播法--反向传播

2023.1.15我们已经知道了反向传播是基于链式法则的成立，先来学习反向传播的结构；加法节点的结点的反向传播：以函数为例子：可得：；在反向传播中，从上游传递的值往下游传递，也就是说因为加法节点反向传递至能

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-16 10:17

误差反向传播法 -- 链式法则

然而，计算图反向传播局部导数的原理也是基于链式法则。好比一个损失函数：;损失函数值loss乘以节点的偏导数，再把这个局部导数乘以上游的传递过来的值。这就是反向传播，可以高效地

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-16 10:40

神经网络正向传播步骤和反向传播

神经网络的训练的过程中通常有个正向过程（forwardpass）或者叫做正向传播步骤（forwardpropagationstep）接着会有个反向步骤（backwardpass）也叫反向传播步骤（backwardpropagationstep

程序之巅·2023-01-16 10:33

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