反向传播第28页

复盘：反向传播算法的过程及公式推导，小白也能看懂的Backpropagation过程

复盘：反向传播算法的过程及公式推导，小白也能看懂的Backpropagation过程提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下，认真学习和总结，以应对未来更多的可能性关于互联网大厂的笔试面试

冰露可乐·2023-01-08 13:11

pytorch利用变分自编码器进行MNIST实战

降噪AEKL散度KL计算公式：通过这样的技巧，在反向传播中就可以顺利通过了。可以理解为这样：main.py代码为：importtorchfromt

爱听许嵩歌·2023-01-08 10:21

DenseNet学习笔记（核心与resnet进行对比）：

概述：比resnet更优的cnn模型resnet:resnet可以训练出更深的cnn模型，实现更高的准确度，resnet模型的核心是通过建立前面层和后面层之间的“短路连接”，有助于训练过程中的反向传播，

Wsyoneself·2023-01-08 10:04

人工智能-作业3：例题程序复现

【作业2】程序更新4.对比【作业2】与【作业3】的反向传播的实现方法。

jiaotshidi·2023-01-08 09:12

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

【人工智能原理自学】梯度下降和反向传播：能改

本文讲解梯度下降和反向传播：能改，一起卷起来叭！

文艺倾年·2023-01-08 07:04

深度学习-BP算法

BP算法多层感知器的训练使用误差反向传播算法(ErrorBackPropagation)，即BP算法。BP算法最早有沃博斯于1974年提出，鲁梅尔哈特等人进一步发展了该理论。

love1005lin·2023-01-07 21:11

pytorch自动求梯度

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。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。

wssssang·2023-01-07 20:44

pytorch梯度的计算过程

我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。在p

三世·2023-01-07 20:41

Matlab之BP神经网络学习------ Day 1

若得不到期望的输出，则反向传播，根据预测误差调整网络权值与阀值，从而使BP神经网络预测预值不断逼近期望值。拓扑结构图：此结构图是经典网络结构图：x1、x2...xn作为

_Collapsar___·2023-01-07 18:33

国科大--多媒体分析与理解--2022考试回忆（待补充）

参考答案：2.阐述反向传播的基本原理和求解思路，分析BP算法中的两种以上的典型问题，以及相应的解决方法。

苏三平·2023-01-07 18:31

刘二大人《pytorch深度学习》第四讲反向传播算法

目录示例代码：课后作业：示例代码：importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=torch.Tensor([1.0])#构建计算图，而非简单的矩阵运算w.requires_grad=True#需要计算梯度defforward(x):returnx*wdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y

little red519·2023-01-07 17:43

（刘二大人）PyTorch深度学习实践-反向传播（作业）

1.针对y_hat=w1*x^2+w2*x+b的反向传播计算图构建2.代码实现importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#准备数据x_data

Catherine_bling·2023-01-07 16:02

faster-rcnn中使用clip_gradient函数防止梯度爆炸

clip_gradient的作用就是让权重的更新限制在一个合适的范围：首先设置一个梯度阈值：clip_gradient在反向传播中求出各参数的梯度，这里我们不直接使用梯度进行参数更新，我们求这些梯度的l2

进击的路飞桑·2023-01-07 16:25

单目标应用：基于麻雀搜索算法优化小波神经网络的偏微分方程求解（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·2023-01-07 12:16

深度学习面试题-3

LSTM在反向传播的时候，会有梯度累加，所以会减轻梯度消失的问题，但是由于有加法，所以如

Le0v1n·2023-01-07 12:08

梯度弥散和梯度爆炸

具体而言，当使用反向传播方法计算导数的时候，随着网络的深度

weixin_43242454·2023-01-07 11:38

梯度消失与梯度爆炸产生原因及解决方法

1、什么是梯度消失和梯度爆炸在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。

frostjsy·2023-01-07 11:07

梯度消失和梯度爆炸及解决方法

目前优化神经网络的方法都是基于BP，即根据损失函数计算的误差通过梯度反向传播的方式，指导深度网络权值的更新优化。

Hollyprince·2023-01-07 11:37

梯度弥散与梯度爆炸及其解决方法

神经网络的反向传播是逐层对函数偏导相乘，因此当神经网络层数非常深的时候，最后一层产生的偏差就因为

摸金青年v·2023-01-07 11:07

pytorch 正向与反向传播的过程获取模型的梯度（gradient），并绘制梯度的直方图

记录一下怎样pytorch框架下怎样获得模型的梯度文章目录引入所需要的库一个简单的函数模型梯度获取先定义一个model如下定义两个获取梯度的函数定义一些过程与调用上述函数的方法可视化一下梯度的histogram引入所需要的库importosimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromcollectionsimportOr

jasneik·2023-01-07 09:32

Pytorch获取中间变量的梯度

为了节省显存，pytorch在反向传播的过程中只保留了计算图中的叶子结点的梯度值，而未保留中间节点的梯度，如下例所示：importtorchx=torch.tensor(3.,requires_grad

清纯世纪·2023-01-07 09:32

读书笔记-深度学习入门之pytorch-第三章（含全连接方法实现手写数字识别）（详解）

目录1、张量2、分类问题3、激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU函数（4）SoftMax函数（5）Maxout函数4、模型表示能力5、反向传播算法6、优化算法（1）torch.optim.SGD

ZDA2022·2023-01-07 09:35

使用 Pytorch 生成对抗性网络(GANs) | 附完整代码链接

通过计算图和博弈论的创新组合，他们表明，如果给予足够的建模能力，两个互相攻击的模型将能够通过普通的反向传播进行协同训练。模型扮演着两种截然不同的角色。

小北的北·2023-01-06 20:03

激活函数、Sigmoid激活函数、tanh激活函数、ReLU激活函数、Leaky ReLU激活函数、Parametric ReLU激活函数详细介绍及其原理详解

IronmanJay·2023-01-06 20:19

pytorch loss.backward() 报错

具体错误如下:其实错误信息里面已经提示很清楚了，这个错误是反向传播过程中device不一致导致的。

菜鸟成长乐园·2023-01-06 17:10

人工智能系列实验（五）——正则化方法：L2正则化和dropout的Python实现

实现L2正则化需要两步，分别是1.改变成本函数和2.改变反向传播时偏导数的计算。1.在成本函数后加L2尾巴Jregularized=−1m∑i=1m(y(i)log(a[L](i))+(1−y(i)

PPPerry_1·2023-01-06 13:02

P8第一讲（选修）：反向传播Backpropagation

8.第1讲（选修）：反向传播_哔哩哔哩_bilibiliGradientDescentneualwork基本架构已经学过了backpropagation(反向传播)可以帮助我们有效的进行渐变迭代计算(帮助计算梯度

落雪snowflake·2023-01-06 13:12

深度学习之NN（Neural Network）

参考博客：代码详解简单介绍前向传播和反向传播这个工具箱下载链接：点击下载首先你要知道如何训练一个NN。

百年孤独百年·2023-01-06 13:04

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 sigmoid

文章目录Sigmoid公式求导过程优点：缺点：自定义Sigmoid与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF%matplotlibinlineplt.rcParams['figure

jasneik·2023-01-06 11:44

leaf Variable、requires_grad、grad_fn的含义以及它们之间的关系

1、requires_gradrequires_grad是pytorch中tensor的一个属性，如果requires_grad=True，在进行反向传播的时候会记录t该tensor梯度信息。

璇焱如柳·2023-01-06 11:35

PyTorch实战气温预测

://www.kaggle.com/datasets/ns0720/tempscsv，数据集下载有困难的评论区留言，作为全面学习PyTorch实战的第一章，我们会使用比较原始的方法写整个训练过程，除了反向传播由

一步一个脚印ッ·2023-01-06 11:02

【神经网络传播计算过程】

反向传播法其实是神经网络的基础，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。

一圈zyy·2023-01-06 10:05

Grl梯度反转层(1)

GRL梯度反转层(1)文章目录GRL梯度反转层(1)1.定义2.f经过Grl得到s,再得到s13.计算非叶子节点梯度4.训练梯度反向层1.定义在前向传播的时候，运算结果不变化，在梯度反向传播的时候，传递给前面节点的梯度变为原来的相反方向

614b阿智·2023-01-06 02:58

numpy搭建简易神经网络(保姆级教程)

涉及正向传播，反向传播，链式求导。参考教材：邱锡鹏《神经网络与深度学习》项目开始一、确定要创建

Tao_XXXX·2023-01-05 20:01

【神经网络】只用numpy从0到1实现神经网络

目录1.导包（基本包numpy）2.网络基本结构3.初始化函数4.激活函数5.单层前向传播6.完整的前向传播7.交叉熵损失函数8.转换函数（概率->类别）9.求解准确率10.单层反向传播11.完整的反向传播

死亡只在一瞬间·2023-01-05 20:59

神经网络中怎么解决梯度消失问题

在深度网络中，网络参数的学习是通过反向传播的链式求导法则来求Loss对某个参数的偏导数，然后进行参数更新的。

Echo-z·2023-01-05 14:31

吴恩达反向传播算法推导,吴恩达卷积神经网络ppt

如何评价吴恩达的学术地位吴恩达(AndrewNg)，斯坦福计算机系的副教授，师从机器学习的大师级人物MichaelI.Jordan。同门师兄弟包括ZoubinGhahramani,TommiJaakkola,EricXing,DavidBlei,徒子徒孙遍布美国名校，他们这一大学派的主要研究和贡献集中在统计机器学习（StatisticalMachineLearning）和图模型(Probabili

普通网友·2023-01-05 14:54

【随笔】使用pytorch训练Fashion mnist，注释全

个步骤从训练集中得到一批数据将数据传递给网络计算损失（这是网络返回的预测值与真实值之间的差异）lossfunction（损失函数）执行第三步计算受损失函数的梯度和网络的权值backpropagation（反向传播

十一月...·2023-01-05 13:26

深度学习（matlab）学习笔记——2.多层神经网络

2.1反向传播算法（Backprop）根据上一章最后得到的结果我们可以发现，单层的神经网络尽管节点再多也不能解决非线性分类问题（还有其他很多问题），所以我们需要如下图所示的多层神经网络（感谢数模队友做的图

NamePY·2023-01-05 09:28

吴恩达《机器学习》——神经网络与反向传播

神经网络与反向传播1.神经网络1.1神经网络的前馈传播1.2利用反向传播求梯度1.2.1正则化梯度2.目标函数（损失函数）2.1PyTorch官方文档版本2.2吴恩达讲解版本2.3两种版本的区别在哪？

Ace2NoU·2023-01-05 09:43

学习笔记五：卷积神经网络(CNN)

1.5Flatten1.6卷积池化总结二、卷积池化计算2.1.初识卷积2.2.CNN中的卷积层2.2.1二维卷积：2.2.2三维卷积2.2.3卷积计算公式2.3CNN中的池化层2.4CNN前向传播算法2.5CNN反向传播算法三

读书不觉已春深！·2023-01-05 08:06

6_深度学习_自动求导

自动求导使系统能够随后反向传播梯度。这里，反向传播只是意味着跟踪整个计算图，填充关于每个参数的偏导数。一个简单的例子作为一个演示例子，假设我们想对函数y=2x⊤xy=2\mathbf{x}^{\top

Supre_yuan·2023-01-05 08:15

深度学习之求导

导数之所以求导，是因为我们的优化模型的求解都是通过求导来进行的，深度学习或者说神经网络当中最重要的一个要素是反向传播算法（Backpropagation）。

彭祥.·2023-01-05 08:43

深度学习的求导实现‍

文章目录深度学习的求导实现‍介绍神经网络的训练过程1.数据的预处理2.模型的搭建3.前向推理（传播）4.反向传播，梯度更新深度学习求导：深度学习的求导实现‍介绍神经网络的训练过程这里就是介绍一种方式，梯度下降

BoyC啊·2023-01-05 08:08

pytorch实践08(刘二大人)

进行训练，从而提高计算速度，主要区分三个词epoch，batch-size，iteration在视频中刘老师给出了三个名词的定义：epoch表示所有的样本训练的轮数，batch-size表示训练一次前馈和反向传播的样本的数量

chenzeyu940717·2023-01-05 03:17

[PyTorch笔记]多层感知机

1.多层感知机2.模型选择、欠拟合和过拟合3.权重衰减4.暂退法（Dropout）5.前向传播、反向传播和计算图6.数值稳定性和模型初始化7.环境和分布偏移8.实战Kaggle比赛：预测房价

弓早早o_O·2023-01-05 03:41

BP神经网络能够做什么,神经网络和bp神经网络

它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网

普通网友·2023-01-04 18:52

AI部署系列：你知道模型权重的小秘密吗？

深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样，如果我们不训练，仅仅随机初始化权重，同样能够得到一个同样大小的模型。

Mrrunsen·2023-01-04 18:43

AI部署系列：模型权重的小秘密

深度学习中，我们一直在训练模型，通过反向传播求导更新模型的权重，最终得到一个泛化能力比较强的模型。同样

自动驾驶之心·2023-01-04 18:43

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