反向传播第31页

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然计算成本高昂，

·2022-12-27 22:45

BasicVSR++ Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment 论文解析（视频超分）

传播模块网格传播BasicVSR是简单的双向传播，IconVSR是在BasicVSR的基础上加入了CoupledPropagation，将反向传播的信息传输到正向。

AiArt_H·2022-12-27 21:05

刘二PyTorch深度学习（三）--反向传播

用PyTorch搭建神经网络，构建模型的过程就是构建计算图的过程在计算x*w时，如果w是Tensor格式的，那么x也会自动转化成tensor格式，并自动构建计算图看见下面的代码，要知道是在构建计算图4.w.grad是Tensor格式的，如果直接加法运算的话，就还是在构建计算图，要取到data（构建计算图的时候要用张量进行计算，但更新权重的时候要用data）；如果要计算loss的平均值或者求和的话，

zhaoweiaier·2022-12-27 18:29

pytorch基础（三）- 随机梯度下降

LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax链式法则单层感知机的求导多输出感知机的求导链式法则MLP反向传播

sherryhwang·2022-12-27 18:55

Pytorch深度学习（三）：反向传播

反向传播一、概念二、代码如下：一、概念Tensor：data和gradw.dataw.grad.data：数值计算，不构建计算图。w.grad.item()：取出数值。

w²大大·2022-12-27 18:25

Pytorch深度学习实践第四讲反向传播

确定输入和隐层矩阵→得到权重w矩阵。ForwardandBackward:线性模型的计算图，正向和反向过程：关于Tensor:存数据，包含标量、向量、矩阵等。示例代码：（代码是在构建计算图，要有这种思维。）importtorchx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]#tensor中包含data(w)和grad(loss对w求导)w=torch.Tensor

啥都不会的研究生←_←·2022-12-27 18:54

PyTorch深度学习实践--P4BP算法反向传播

2021.10.20BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。

m0_60673782·2022-12-27 18:54

深度学习反向传播简单流程

反向传播简单例子：importtorcha=torch.tensor([1.,2.,3.,4.],requires_grad=True)b=a**2print(b)b.sum().backward()print

阮松云·2022-12-27 18:54

反向传播代码

线性模型和梯度下降_BKXjilu的博客-CSDN博客前面学习了简单的模型和求梯度的方法，反向传播可以用于复杂的模型。复杂模型是怎么层层计算的？x为输入，H为节点。

BKXjilu·2022-12-27 18:51

【深度学习】（二）反向传播+tensor原理+w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()区别+练习

目录BackPropagation1、回顾线性模型2、两层神经网络3、forward&backward4、tensor：1、w.data&w.grad&w.grad.data&w.grad.item()区别2、代码中导入importtorch3、求loss和：5、代码BackPropagation1、回顾线性模型2、两层神经网络3、forward&backwardpytorch中前馈和反馈loss

Queen_sy·2022-12-27 18:20

卷积神经网络的推导过程

目录前言一、基本流程二、推导1、初始化2、正向计算（Forward）3、反向传播（Backpropagation）4、更新结论前言本此周报主要是对CNN的基本流程进行手动推导学习，进一步理解卷积网络的运行过程

白小李·2022-12-27 18:06

DFQ量化论文阅读

Data-FreeQuantizationThroughWeightEqualizationandBiasCorrection高通的训练后量化，提高性能量化的不同水平水平1：无需数据和反向传播水平2：需要数据但不需要反向传播

沐昐boy·2022-12-27 17:23

YOLOv2学习笔记

YOLOv2的改进：1.BatchNormalization(批量归一化)批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的大小范围、激活函数的选择）的敏感性

「已注销」·2022-12-27 14:35

L04_利用反向传播来求梯度

importtorchx_data=[1,2,3]y_data=[2,4,6]w=torch.Tensor([1.0])w.requires_grad=Truedefforward(x):returnw*xdefloss(x,y):y_pred=forward(x)return(y_pred-y)**2forepochinrange(30):sum=0forx,yinzip(x_data,y_da

槿年的槿年·2022-12-27 11:06

PyTorch深度学习4--反向传播算法

反向传播算法学习笔记与记录在看完B站刘二大人反向传播的视频课后，对梯度下降算法和深度学习的理解又增强了，在此再记录一下自己的理解首先在学习反向传播时，有几个概念需要知道反向传播算法只是能得到误差，而迭代求权重的最优值只能通过梯度下降算法反向传播算法分为两个步骤

37.6�·2022-12-27 10:20

torch之optimizer.step() 与 scheduler.step() 的用法

torch之optimizer.step()与scheduler.step()的用法首先需要明确optimzier优化器的作用,形象地来说，优化器就是需要根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，

一只小申·2022-12-27 10:00

神经网络图像处理方法有,神经网络图像识别算法

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-La

普通网友·2022-12-27 09:14

构建基础神经网络

可乐味的小明同学·2022-12-27 09:11

深度学习理论篇

目录传统神经网络nn整体nn总结前向传播像素点参数预处理（input）权重参数初始化得分函数（W*x）激活函数（f(x)）分类问题反向传播（更新W）损失函数（output和target比较）卷积神经网络

Cherry_xinda·2022-12-27 07:16

人工神经网络原理与实践,人工神经网络实战教程

深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。

普通网友·2022-12-27 06:28

网易云课堂吴恩达Andrew Ng深度学习笔记（三）

01.神经网络和深度学习第三周浅层神经网络上一周的课程讲解了单神经元的正向及反向传播推导公式及向量化。

山羊君·2022-12-27 06:52

Backpropagation反向传播算法（BP算法）

1.Summary：Applythechainruletocomputethegradientofthelossfunctionwithrespecttotheinputs.----cs231n2.whatproblemstoslove?2.1introduction神经网络的本质是一个多层的复合函数，图：表达式为：上面式中的Wij就是相邻两层神经元之间的权值，它们就是深度学习需要学习的参数，也就

weixin_30707875·2022-12-26 22:46

深度学习笔记（三）：backpropagation反向传播算法python代码讲解

backpropation算法python代码实现讲解批量梯度更新backpropagation算法backpropagation算法步骤backpropation算法python代码实现讲解具体神经网络参见第一个笔记批量梯度更新classNetwork(object):...#参数，mini_batch:要批量更新的输入实例的集合;eta:学习率defupdate_mini_batch(self

放不完的风筝·2022-12-26 22:45

反向传播算法及其实现

理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数—背景去年看了《神经网络与深度学习

李奥去哪了·2022-12-26 22:12

反向传播算法的理论基础,神经网络反向传播算法

1、如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

阳阳2013哈哈·2022-12-26 22:41

【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法！

首先介绍一下链式法则假如我们要求z对x1的偏导数，那么势必得先求z对t1的偏导数，这就是链式法则，一环扣一环BackPropagation（BP）正是基于链式法则的，接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数，y_1代表的是经过模型预测出来的，y_1=w1*x1+w2*x2，而y^1代表的是实际值，最后是预测值与实际值之间的误差，l_1=1/2*(y_1-y^1

风度78·2022-12-26 22:09

深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法

深度学习课程笔记（三）Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html

a1424262219·2022-12-26 22:36

Backpropagation 反向传播算法

当我们搭建好一个神经网络后，我们的目标都是：将网络的权值和偏置训练为一个好的值，这个值可以让我们的输入得到理想的输出。我们经常使用梯度下降算法（GradientDescent）来最小化损失函数，得到最好网络参数。当网络中参数较多时，为了高效的计算gradient，我们使用Backpropagation。Forwardpass，在前向传播中，我们可以得到每个神经元的输出z，以及z关于该层参数w的偏微

秀得水乱流·2022-12-26 22:33

NotFoundError: No Output(X@GRAD) found for BatchNormGrad operator.

这几天在学习paddle的过程中遇到一个问题，写了一个网络，前向传播很nice，加上优化器、损失啥啥的反向传播就GG了，报错的行在.backward()这个地方，内容如下----------------

欧阳罢笔·2022-12-26 21:56

GAN——Generative Adversarial Nets生成对抗网络总结

2.介绍Instruction鉴别器由于反向传播算法有很好的表现，成果很多生成器仍存在诸多限制难

午夜零时·2022-12-26 17:02

caffe之SoftmaxWithLoss层自定义实现

caffe中的各层实现，因为封装了各种函数和为了扩展，在提升了效率的同时，降低了一定的代码可读性，这里，为了更好地理解softmax以及caffe中前向传播和反向传播的原理，我用通俗易懂的代码实现了SoftmaxWithLoss

真小假·2022-12-26 16:37

sigmoid函数求导_可视化深入理解损失函数与梯度下降 | 技术头条

本文尝试通过可视化方法，对损失函数、梯度下降和反向传播之间的关系进行介绍。损失函数和梯度下降之间的关系为了对

weixin_39639260·2022-12-26 15:17

2021-08-21

李宏毅机器学习P13深度学习简介DL的发展DL的步骤1.构建model2.设置lossfunction3.调整参数，使得totalloss最小（这样就获得最好的function）深度学习与机器学习反向传播机制深度学习简介

z7mysun·2022-12-26 15:15

人工神经网络图像识别,神经网络如何识别图像

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Lay

普通网友·2022-12-26 14:30

tensorflow02——反向传播，梯度下降基础案例

#此案例最终目的：找到损失函数loss最小时，权重参数w的值（w=-1）#尝试更改学习率lr，看看收敛效果importtensorflowastf#设定可训练的参数w的初始值为5w=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32))#学习率lr和迭代次数epoch（参数更新次数）lr=0.2epoch=40forepochinrange(epoch):#用wi

Fortunate.F·2022-12-26 13:04

深度学习笔记（八）神经网络反向传播的梯度下降算法

按照吴恩达老师的话讲，反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一，涉及线性代数矩阵导数链式法则等等，如果你微积分专家，你可以尝试从头进行数学推导，这是机器学习领域最难的推导之一。

Mr.zwX·2022-12-26 10:57

神经网络学习笔记（3）——梯度下降公式讲解与反向传播算法

结合上上两篇文章的叙述，这一篇文章主要讲解梯度的公式的推导，笔记来自于3B1B的视频，链接会放在最后。同样的，这一篇文章依旧没有代码。上篇文章中稍稍写漏了点东西，就是说在梯度下降过程中，步长是与该点的斜率有关，如果无关的话，那么如果步长太大，是不是就从坑中心滚过去了呀？比如这样：下面开始正文。每层只有一个神经元根据上篇文章的内容，梯度会有正有负，代表的意思就是这个点该如何移动。而每一项的相对大小告

野指针小李·2022-12-26 10:57

神经网络权重梯度的推导

------------------------------------------------------------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

piaopiaopiaopiaopiao·2022-12-26 10:57

搭建全连接神经网络识别mnist数据集（下）

一、神经网络模型的保存在反向传播过程中，一般会间隔一定轮数保存一次神经网络模型，并产生三个文件(保存当前图结构.meta文件、保存当前参数名.index文件、保存当前参数的.data文件）。

vitalchuan·2022-12-26 10:42

逆天了！用Numpy开发深度学习框架，透视神经网络训练过程

今天以一个简单的卷积神经网络为例，分析神经网络训练过程中，涉及的前向传播、反向传播、参数优化等核心步骤的源码。使用的数据集和代码已经打包好，文末有获取方式。1.准备工作先准备好数据和代码。

Python妙妙屋·2022-12-25 22:53

DIDL笔记（pytorch版）（四）

文章目录正向传播反向传播衰减和爆炸正向传播白话总结：输入xxx与W(1)W^{(1)}W(1)做乘运算得到zzz，zzz经过激活函数得到中间层输入hhh，hhh与W(2)W^{(2)}W(2)做乘运算得到输出结果

Alter__·2022-12-25 19:13

【论文阅读笔记】Watch Your Step: Learning Node Embeddings via Graph Attention

在本文中，我们将以前固定的超参数替换为通过反向传播自动学习的可训练超参数。特别地，我们提出了一种新的转移矩阵幂级数注意模型，它指导随机游走优化上游目标。

献给陆河·2022-12-25 18:17

PyTorch项目笔记（一）MNIST数字识别

目录1MNIST数据集2导入数据集3构建模型3.1定义神经网络3.2前向传播3.3计算损失3.4反向传播与参数更新4模型训练5模型评估6结果测试1MNIST数据集MNIST数据集主要是一些手写的数字图片及对应标签

Xyzz1223·2022-12-25 17:35

深度学习基础（一）

深度学习理论知识文章目录深度学习理论知识写在前面卷积神经网络发展机器学习分类器KNN线性分类器优化方法图像的特征介绍神经网络梯度反向传播——是链式法则的递归调用卷积神经网络卷积神经网络的历史——一些比较重要的网络卷积神经网络训练卷积神经网络激活函数数据处理训练优化

用户昵称还已存在·2022-12-25 17:26

神经网络基本概念以及Pytorch实现

定义一个简单的神经网络结构图如下图所示：2卷积神经网络2.1定义一个简单的卷积神经网络的结构与全连接层网络的区别：2.2经过卷积层后特征图尺寸的改变2.3经过池化层后的特征图尺寸的改变2.4梯度下降法——用于反向传播

是志明呀·2022-12-25 15:01

【读书笔记】周志华机器学习第五章神经网络

第五章神经网络1神经元模型2感知机和多层网络3误差反向传播算法4局部极值点和鞍点5其他神经网络6参考文献1神经元模型在生物神经网络中，一个神经元A与其他神经元相连。

CQ小熊家·2022-12-25 12:31

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类02

从整体流程来看，把神经网络的学习看作是1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数这6个步骤，其实只完成了前2步。在这篇文章中，开始真正对模型的训练。

tigerwang29·2022-12-25 09:20

【Datawhale学习笔记】Pytorch整体框架搭建入门——MNIST时装分类01

神经网络的学习主要包含了以下几个过程：1.数据预处理2.模型的设计3.损失函数以及优化方案设计4.前向传播5.反向传播6.更新参数上述6点在我看来，前3点是体现了神经网络的设计艺术的——如果把神经网络的学习看作是人和机器的合作

tigerwang29·2022-12-25 09:50

《Python数据挖掘入门与实践》学习笔记1

第八章-用神经网络破解验证码在8.3.1反向传播算法一节中出现的一点有问题在这节中，需要对创建好的神经网络进行训练、预测并评估。得到预测值后，可以用scikit-learn计算F1值。

大筒木一乐·2022-12-25 04:35

粒子群优神经网络优化

文章目录前言1粒子群优化PSO2神经网络3将两者结合前言PSO-for-Neural-Nets大家知道，使用反向传播对神经网络进行训练是非常有效的。

kooerr·2022-12-25 03:59

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