反向传播第26页

深度学习——Dropout层

（2）把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。在做权重的调整

一套煎饼·2023-01-16 06:03

【1-神经网络计算】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·2023-01-16 06:32

深度学习——梯度消失问题

梯度消失的问题要从深度学习的反向传播说起，以神经网络为例，神经网络在反向传播时，每一层权重和偏置的更新都是由后面所有层的导数乘积决定的，其中就包括神经元的线性函数的导数、激活函数的导数。

千羽QY·2023-01-16 06:01

全连接神经网络与3层神经网络搭建 2022-1-11

1Gradientwithmomentum2RMS-prop(Rootmeansquareprop)3ADAM二、3层神经网络搭建三、物体分类模型训练1下载数据2图片进行可视化展示3神经网络搭建4模型训练5模型测评1、前向传播，反向传播作用是什么

偶入编程深似海·2023-01-16 06:31

深度学习笔记——梯度消失和梯度爆炸及解决方法

梯度消失：反向传播时随着网络加深梯度逐渐消失，最后导致参数不更新。

phily123·2023-01-16 06:30

pytorch-yolov3实现子batch功能

batch功能1.darknet-yolov3的子batch前言cfg文件中：batch=64subdivisions=16batch：更新权重和偏置的基本单位batch/subdivisions：前向传播、反向传播的基本单位具体分析请往下看

小楞·2023-01-15 16:21

pytorch的应用---神经网络模型

构建神经网络流程：1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定规则更新网络的权重关于torch.nn:使用

故里_·2023-01-15 09:26

卷积神经网络笔记

算出交叉熵损失后，就要开始反向传播了。其实反向传播就是一个参数优化的过程，优化对象就是

初岘·2023-01-15 08:33

pytorch速成笔记

我们还可以利用Sequential简便实现损失函数及反向传播：交叉熵损失函数：反向传播优化器模型的保存与读取：讲解都在代码里面…加载数据集：impo

咸鱼不闲73·2023-01-15 08:21

深度学习20-强化学习中的黑盒优化

黑盒方法具有几个非常吸引人的属性：▪它们比基于梯度的方法至少快两倍，因为我们不需要执行反向传播步骤来获得梯度。▪不会对优化的目标和被视为黑盒的策略做太多假设。

clayhell·2023-01-15 08:11

【机器学习】深度学习的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。

信息安全与项目管理·2023-01-15 04:22

Pytorch基础（九）——损失函数

具体实现过程：在一个批次（batch）前向传播完成后，得到预测值，然后损失函数计算出预测值和真实值之间的差值，反向传播去更新权值和偏置等参数，以降低差值，不断向真实值接近，最终得到效果良好的模型。

人狮子·2023-01-14 22:44

深度学习系统框架基础--python+CNN

****python****感知机****神经网络****参数归类****激活函数****正规化****预处理****批处理****损失函数****随机梯度下降法（SGD）****数值微分****误差反向传播法

wnaka·2023-01-14 20:14

深度学习：ResNet从理论到代码

深度学习：ResNet从理论到代码面临的问题模型退化问题ResNet核心思想反向传播公式推导残差的由来残差模块为什么效果好代码实现面临的问题模型退化问题随着网络层数加深，性能逐渐降低，但它并不是过拟合，

HanZee·2023-01-14 13:28

误差反向传播法--计算图

2023.1.14在昨天的神经网络学习算法的实现中，遇到使用数值微分法连续计算梯度运行速度慢的问题，然后使用了误差反向传播法去连续计算梯度而大幅提高运行速度。今天就开始学习误差反向传播法这一个章节。

Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-14 12:51

Pyotrch入门-第4讲

1.刘二大人第4讲参考图引用于：PyTorch学习（三）--反向传播_陈同学爱吃方便面的博客-CSDN博客_反向传播pytorch课后答案参考：代码实现：importtorchdefBP_demo2()

周杰伦的粉丝·2023-01-14 11:45

GRU门控循环单元自学笔记（动手学深度学习）

前言：在上一章节中，通过对RNN模型计算图进行反向传播链式求导推理，可以看出普通RNN模型可能存在梯度爆炸或梯度消失的问题（因为存在矩阵的次幂项）。

王大大可·2023-01-14 10:50

吴恩达深度学习笔记4-Course1-Week4【深层神经网络】

深层神经网络（DNN）:一、深层神经网络4层的神经网络：二、前向与反向传播前向(forwardpropagation):反向(backwardpropagation):notation:n[l]：第l层的

Wang_Jiankun·2023-01-14 07:01

PyG搭建R-GCN实现节点分类

目录前言数据处理模型搭建1.前向传播2.反向传播3.训练4.测试实验结果完整代码前言R-GCN的原理请见：ESWC2018|R-GCN：基于图卷积网络的关系数据建模。

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

pytorch模型构建（四）——常用的回归损失函数

一、简介损失函数的作用：主要用于深度学习中predict与Truelabel“距离”度量或者“相似度度量”，并通过反向传播求梯度，进而通过梯度下降算法更新网络参数，周而复始，通过损失值和评估值反映模型的好坏

要坚持写博客呀·2023-01-14 00:01

bp神经网络误差反向传播,bp神经网络结果不一样

BP神经网络(误差反传网络)虽然每个人工神经元很简单，但是只要把多个人工神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。对于已知的模型空间和数据空间，我们知道某个模型和他对应的数据，但是无法写出它们之间的函数关系式，但是如果有大量的一一对应的模型和数据样本集合，利用B

普通网友·2023-01-14 00:00

神经网络反向传播算法（BP算法）

一、反向传播算法原理反向传播算法概念：最初，所有的边权重（edgeweight）都是随机分配的。对于所有训练数据集中的输入，人工神经网络都被激活，并且观察其输出。

若只如初見~~·2023-01-14 00:59

浅谈神经网络误差反向传播（BP）算法

神经网络的误差反向传播（BP）算法堪称是一个伟大的算

八座金球的小怪兽·2023-01-14 00:22

BP神经网络原理及matlab实例

本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(BackPropa

qq_wuqingdefeng·2023-01-13 11:29

激活函数的选择

局限性：在逆向传播中使用链式求导法则对神经网络模型中的权重调整幅度进行计算时，多个较小的梯度相乘后，会严重影响神经网络参数的调整，第一层的初始权重很难通过反向传播发生变化，容易出现梯度消失的状况。

ciaowzq·2023-01-13 10:56

pytorch中backward()函数详解

在最开始使用Pytorch时，关于反向传播函数，有时会报错，简单的说，如果你的Y值是个标量，那么直接使用:y.backward()就可以了，但是如果你的Y是个向量或矩阵，那么就不一样:y.backward

奥特曼熬夜不sleep·2023-01-13 09:47

动手学深度学习--4.多层感知机

神经网络的训练有时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整，或者训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这个时候我妈就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播

为啥不能修改昵称啊·2023-01-13 09:46

数据分析-深度学习Day5

Backpropagation反向传播我们上节课学习了深度学习，也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的

小浩码出未来！·2023-01-13 00:59

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，不可训练参数梯度可以不是None

torch.autograd在写求导代码时，参与计算的非torch.Tensor类型的数值返回梯度只能为None，并且不可训练参数的梯度可以不为None，但是反向传播后查询其梯度时只有None与之对应，

skk1faker·2023-01-12 21:31

深度学习_准备工作

深度学习常用函数学习率问题反向传播：神经网络可以表达非线性的原因参数初始化常用函数sigmoid：Relu激活函数sigmoid存在的主要缺点是当网络层数较多的时候容易发生梯度消失因为在sigmoid中

沧海磐石·2023-01-12 14:53

ResNet精读笔记（1）

把层堆起来吗哈哈跟堆汉堡一样这里呢我们都知道当网络的层数变多之后加深了deep了但是就会带来梯度消失或者爆炸的问题这里实在找不到好的图本质上因为当层数多了之后反向传播的计算里面是不是有连乘啊那就会导致要么算的很小接近

：）�东东要拼命·2023-01-12 13:33

反向传播算法过程推导

反向传播算法反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）的定义：反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的

卿与·2023-01-12 12:48

论文阅读笔记之Deformable Convolutional Networks

新模块可以很容易的在现有网络中进行替换，通过标准反向传播很容易进行端到端的训练

AICVer·2023-01-12 12:40

《PyTorch深度学习实践》刘二大人第4讲反向传播

课堂代码importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.tensor([1.0])w.requires_grad=Truedefforward(x):returnw*xdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2forepochinrange(100):forx,yinzip

Grairain·2023-01-12 11:54

B站刘二大人-反向传播Lecture4

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-01-12 11:23

刘二大人——反向传播

非线性函数，防止全连接层转化为一个线性公式反向传播计算权重加偏置量计算权重Pytorch中用tensor来保存数据，可以是标量，向量，更高维的数据Data保存权重W，Grad用来保存损失对权重的倒数计算梯度

qq_54282734·2023-01-12 11:49

Pytorch深度学习实践（b站刘二大人）P4讲（反向传播）

课堂代码：#反向传播课上代码importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.tensor([1.0])#w的初值为1.0w.requires_grad

努力学习的朱朱·2023-01-12 11:16

【计算机视觉】Pooling层的作用以及如何进行反向传播

问题CNN网络在反向传播中需要逐层向前求梯度，然而pooling层没有可学习的参数，那它是如何进行反向传播的呢？此外，CNN中为什么要加pooling层，它的作用是什么？

秋天的波·2023-01-12 11:45

pytorch实践04（刘二大人）

今天学习了刘二大人B站上面的pytorch实践第四讲，这节主要讲的是反向传播算法，关于反向传播在视频中有如下例子的讲解：黑色（位于上方）的线是前馈传播，红色（位于下方）的线是反向传播，同样的刘二大人为了使小伙伴们能够熟悉反向传播的过程同样留了两个小作业上图我所做的结果为

chenzeyu940717·2023-01-12 11:44

《PyTorch深度学习实践》Lecture_04 反向传播 Back Propagation

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_04重点回顾+手记+代码复现+知识补充Lecture_04反向传播BackPropagation一、重点回顾（一）计算图ComputationalGraph1

　木夕敢敢·2023-01-12 11:12

刘二大人《Pyorch深度学习实践》第4讲反向传播

指路☞《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili知识补充：1、从左到右是前向，从右到左是反向传播*****************************************

qq_39705798·2023-01-12 11:39

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

PS：建议先阅读之前的博客《深度学习（五）：循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法》。

anshuai_aw1·2023-01-12 10:38

第四讲_图像识别之图像分类Image Classification

每种任务数据集不一样imageNet：根据WorldNet组织的图片集，为每个名词提供平均1000张图片网络进化卷积神经网络（CNN）基础神经网络：神经元（输入，w,b,sigmoid）优化：梯度下降，BP反向传播

weixin_34198453·2023-01-12 09:53

02.PyTorch张量

0.引言实现目标：使用PyTorch张量(tensor)来手动实现前向传播，损失(loss)和反向传播。

江湖人称桂某人·2023-01-12 08:46

学习笔记（8):Windows版YOLOv4目标检测：原理与源码解析-神经网络训练流程

utm_source=blogtoedu前向传播推理与预测反向传播训练与学习

AlgernJ·2023-01-12 07:23

深度学习概念随笔

batchsize，iteration的区别和联系随机种子概念（已tf为例）tf张量的定义和np数据的转换tf张量的定义tensor张量转numpy张量和np数据都可以作为彼此函数或算子的输入参数神经网络正向传播和反向传播的理解网络间的数据传播与矫正分为三步正向传播反向传播激活函数

肯定有问题·2023-01-12 01:04

matlab 神经网络自动微分,自动微分机制 - Python与算法之美的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

神经网络通常依赖反向传播求梯度来更新网络参数，求梯度过程通常是一件非常复杂而容易出错的事情。而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。

雲花糖是我的榮耀·2023-01-11 14:11

单目标应用：基于麻雀搜索算法SSA的小波神经网络WNN数据预测（隐藏层神经元个数可修改，提供MATLAB代码）

一、麻雀搜索算法SSA二、小波神经网络WNNWNN是一种以小波基函数为隐含层节点、激励函数误差反向传播的神经网络，如下图所示：图中X为WNN的输入样本，Y为WNN的预测输出，ωij和ωjk分别为连接输入层与隐含层

IT猿手·2023-01-11 14:04

02.5 自动微分

文章目录2.5自动微分2.5.1.一个简单的例子2.5.2.非标量变量的反向传播2.5.3.分离计算2.5.4.Python控制流的梯度计算2.5.5.小结2.5自动微分深度学习框架通过自动计算导数，即自动微分

nsq1101·2023-01-11 12:35

深度学习框架拾遗：【Pytorch（七）】——Pytorch动态计算图

第二层含义是：计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构

J_Xiong0117·2023-01-11 11:02

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