反向传播第32页

深度学习：自编码器AutoEncoder

自编码器——AE自编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络，借助稀疏编码的思想（将输入压缩成潜在空间表征），使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构输出。

Poppy679·2022-12-25 02:42

卷积神经网络：卷积层和池化层代码实现，im2col代码实现-python(convolution,pooling,im2col)

目录1.im2col2.卷积层3.池化层讲前注意：理解卷积层和池化层的代码主要有两个稍困难的点，一个是关于transpose轴变换与reshape的使用，一个是反向传播的思想。

泥签·2022-12-25 01:32

手推BP神经网络反向传播过程

参考文章必须看：https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/120071964https://www.cnblogs.com/jsfantasy/p/12177275.htmlhttps://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073https://blog.csdn.net/qq_32

ytusdc·2022-12-24 20:26

numpy手撸神经网络（手写公式推导）

任务：根据前三个人是否看电影的意愿，预测小强是否去看电影手推正向传播和反向传播的公式：我们直接根据前4行数据，可以很明确的分析出只要如花去看电影，小明必然去看电影，下面我们根据上图的推导，用程序实现这一预测过程

BugMaker-shen·2022-12-24 20:54

BP神经网络反向传播手动推导

由于神经网络的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层；在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值（相连神经元的权重），使得总损失函数减小

瞳瞳瞳呀·2022-12-24 20:23

手推机器学习公式（一） —— BP 反向传播算法

方便起见，本文仅以三层的神经网络举例。f(⋅)：表示激励函数xi：表示输入层；yj：表示中间的隐层；yj=f(netj)netj=∑i=0nvijxiok：表示输出层，dk则表示期望输出；ok=f(netk)netk=∑j=0mwjkyjvij,wjk分别是连接输入层-隐层，隐层和输出层的权值矩阵；BP既然称为errorbackpropagation算法，我们首先来看error的一种常见定义：E=

五道口纳什·2022-12-24 20:52

TensorFlow入门（1）深度学习基础知识以及tf.keras

Dropout层Flatten层activation激活函数：relusigmoidTanhleakyrelu神经网络的拟合能力参数选择原则：梯度下降法——多层感知器的优化5、学习速率（人为规定的变化速率）7、反向传播算法

Kristen+U·2022-12-24 16:21

深度学习-全连接层python底层实现

DNN算法反向传播机制可以看这篇，这里不再说明开门见山，直接贴代码"""全连接的底层python实现，隐藏层层数以及每层的神经元数量自己定义。

鸷鸟之不群兮·2022-12-24 16:50

9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet

文章目录前言一、Week6homework——Lenet二、AlexNet1、Dataset2、前向计算3、反向传播4、定量对比&定性对比前言本文为9月29日计算机视觉基础学习笔记——AlexNet，分为两个章节

Ashen_0nee·2022-12-24 14:49

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(七)——深度学习预备(深度学习简介、反向传播、DNN优化技巧等)

Defineasetoffunction)全连接前馈网络矩阵运算输出层手写数字识别案例1.1.2评价一个模型的好坏(Goodnessoffunction)1.1.3找出最好的模型(Pickthebestfunction)二.反向传播

卡卡南安·2022-12-24 10:28

YOLOv3论文

待解决区：1、CNN正则化2、CNN反向传播3、除YOLOv3之外的目标检测算法【精读AI论文】YOLOV3目标检测（附YOLOV3代码复现）_哔哩哔哩_bilibiliAP50的意思就是0.5IOU为阈值的

Jormungand123·2022-12-24 08:47

【DELM回归预测】基于matlab人工蜂群算法改进深度学习极限学习机数据回归预测【含Matlab源码 1885期】

它与常用的BP神经网络相比，ELM是对于权重和阈值随机的选取，而不像BP是通过反向传播算法调节各层之间的权

普通网友·2022-12-24 06:04

吴恩达机器学习总结（三）——神经网络的反向传播

神经网络的反向传播在上一篇博客中，利用神经网络对手写数字数据进行分类的结果虽然已经很高了，但和测试样本本身的输出值进行比较还是存在着一定的误差。

Anaconda_·2022-12-23 23:02

神经网络与深度学习笔记——梯度下降算法是什么？

第二章反向传播算法如何工作——反向传播算法原理。主要介绍了反向传播算法的工作原理。第三章改变神经网络的学习方法——代价函数，规范化，过拟合。主要介绍了不同的代价函数，以及规范化等对传统代价函数的改造。

刘爱然·2022-12-23 22:55

Tensorflow2基础：自动微分机制(tf.GradientTape)

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。

Code_LT·2022-12-23 19:17

BP神经网络预测matlab程序销售量预测

BP神经网络模型是多层前馈神经网络，该模型算法中主要的部分是信号的前向传播和误差的反向传播。神经网络基本结构如下图所示：图3.1中，从左至右分别为输入层i，隐藏层k（隐藏层一般有多层），输出层j。

电磁MATLAB·2022-12-23 17:49

实验3 多层神经网络实验

实验目的1、掌握多层神经网络的基本原理；2、掌握多层神经网络的算法过程；3、掌握反向传播的算法过程；三、实验内容实验步骤请阅读和测试多层神经网络类代码，观察多层神经网络训练过程和结果，请对隐藏层Dense

二战国科大·2022-12-23 14:35

验证和测试多层神经网络

二、实验目的1、掌握多层神经网络的基本原理；2、掌握多层神经网络的算法过程；3、掌握反向传播的算法过程；三、实验内容实验步骤1.请阅读和测试多层神经网络类代码，观察多层神经网络训练过程和结果，请对隐藏层

Desire..·2022-12-23 14:34

基于遗传算法的BP神经网络齿轮箱故障诊断实例

它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。

简单光学·2022-12-23 13:04

PointNet++的SA模块中有不可导的FPS采样操作，梯度如何能够反向传播？

所以对于FPS操作在反向传播时的具体实现我认为和torch.scatter的梯度反传类似，初始化一个0张量，然后按照scatter赋值过去。对于pointnet++中的一个例

Rolandxxx·2022-12-23 13:14

深度学习入门课笔记（三）

目录一、序列数据二、语言模型三、RNN基本结构RNN的通过（穿越）时间反向传播四、门控循环单元引入门的循环网络（GRU）五、长短期记忆网络LSTM一、序列数据序列数据是常见的数据类型，前后数据具有关联性

是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:09

TensorFlow 梯度和自动微分

Lastupdated:2022-08-03,14:121.简介自动微分对训练神经网络所用的反向传播算法十分重要。下面介绍TensorFlow计算梯度的方法。

CrazyPhilo·2022-12-23 12:41

实验二单隐层神经网络

二、实验内容与要求（1）掌握神经网络的基本原理，掌握并理解反向传播算法；（2）能够结合单层神经网络实现分类问题；（3）根据所提供的代码，完成基本的分类问题的代码；（4）能够正确输出结果三、实验过程及代码

书启秋枫·2022-12-23 11:25

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1.Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新

射大雕的迪西。·2022-12-23 10:00

梯度下降和反向传播（理论基础）

目标知道什么是梯度下降知道什么是反向传播1.梯度是什么？

酷酷的橙007·2022-12-23 09:09

梯度下降与反向传播

梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以

bugmaker.·2022-12-23 09:37

【机器学习】反向传播推导

梯度下降（GradientDescent）深度学习使用反向传播计算梯度。

小小草帽·2022-12-23 09:37

反向传播与梯度下降的关系

而反向传播可以快速计算梯度算子，也就是反向传播是梯度下降时的一种快速求偏导的算法。CNN可以使用梯度下降，直接对各权重求偏导，而不使用反向传播算法，但计算量会非常大。

hxxjxw·2022-12-23 09:33

反向传播与梯度下降

文章目录前言一、梯度下降（GradientDescent）二、链式法则（chainrule）三、反向传播（backpropagation）1.forwardpass（前向模式）2.backwardpass3

炼丹师小米·2022-12-23 09:03

李宏毅机器学习三天速成~第八课~Backprapagation

1.什么是Backpropagation(反向传播)?Backpropagation是一种有效计算Gradient(梯度)，即微分（偏微分）的方法。

薛定谔小猫@Historia·2022-12-23 09:03

seq2seq结构的问题以及PGN网络模型

问题1：从模型的路径上看，encoder到实际输出有一定距离，从此限制了反向传播。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:54

蒙特卡洛树算法实现mini AlphaGo Reversi

本文代码参考蒙特卡洛树实现黑白棋设计思想采用蒙特卡洛树算法，即采用选择-拓展-模拟-反向传播，获取下棋的近似最优解。

Roslin_v·2022-12-23 07:22

深度学习numpy与tensor基础知识、关系与区别，通过pytorch构建网络加载数据

通用函数7、广播机制二、torch基础概述1、tensor概述2、创建tensor3、修改tensor维度4、索引操作5、广播机制6、示例三、通过pytorch构建神经网络1、构建网络层2、前向传播3、反向传播

winnerziqi·2022-12-23 07:02

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（4）正向传播及反向传播

在cs231n反向传播这节课中，主要利用简单的函数讲了梯度的求解，梯度的链式求解法则，前向传播，后向传播等概念知识，其中对于梯度和链式求解方法，上过高数课的相信都比较了解，所以我主要对前向传播和后向传播作下学习笔记

Naruto_Q·2022-12-23 06:04

CS231N斯坦福计算机视觉公开课笔记

p6可视化卷积神经网络：导向反向传播让轮廓更明显，找到识别最大的原始图像p9：CNN网络工程的实践技巧，，3*3卷积，步长为1，padding=1使得featuremap维度不变。

368chen·2022-12-23 06:04

CS231N斯坦福计算机视觉公开课 03 - 神经网络和反向传播

CS231N斯坦福计算机视觉公开课03-神经网络和反向传播一、神经网络1.输入与激活函数二、反向传播1.传播方式一、神经网络1.输入与激活函数输入：不同的权重与输入值的乘积和∑i=0wixi\sum_{

T4neYours·2022-12-23 06:28

2022.12.18 学习周报

DeepRecurrentNeuralNetworks5.1DeepTransitionRNN5.2DeepOutput5.3StackedRNN6.实验6.1训练6.2结果与分析7.讨论深度学习GRU公式推导1.GRU前向传播2.GRU反向传播

MoxiMoses·2022-12-23 05:27

LSTM语音识别

离散傅里叶变换2.3.3Mel频率2.3.4同态解卷积2.4Mel频率倒谱系数三、声学模型3.1隐马尔可夫模型3.1.1模型参数3.1.2假设3.1.3HMM解码3.2深度神经网络3.2.1DNN的意义3.2.3反向传播

cztAI·2022-12-23 05:47

AI Studio学习笔记:李宏毅机器学习研讨课（三）

层的第j个神经元连接关于矩阵计算：关于数据处理:原始数据输入->线性变化（Y=AX+b）->激活函数（Z=(Y)）->神经元得到输入输出->所有神经元后计算losspytorch中backward()：反向传播计算中自动求梯度均

陈曦749·2022-12-23 01:59

R语言中最强的神经网络包RSNNS

例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。

xiaoxixi1918·2022-12-22 23:16

激活函数 activation function

文章目录激活函数activationfunctionSigmoidSigmoid反向传播TanhReLUDeadReLUProblem产生的原因激活函数activationfunction激活函数的角色是引入非线性

羊肉串串魅力无穷·2022-12-22 23:32

【代码阅读】PVCNN

文章目录Voxelizationpythoncppcu前向计算反向传播devoxelizationpythoncppcu前向计算反向传播Point-VoxelCNNforEfficient3DDeepLearning

麒麒哈尔·2022-12-22 22:45

Python实现与pytorch实现反向传播的区别

Pytorch实现反向传播pytorch是一种深度学习框架，可以使我们方便地进行机器学习方面的研究。

bedoomNO1·2022-12-22 19:43

深度学习里面的梯度消失和梯度爆炸现象

一、为什么会发生梯度消失或者梯度爆炸目前优化神经网络的方法一般都是BP，根据损失函数计算的误差通过梯度进行反向传播，来修正神经网络参数。

CVplayer111·2022-12-22 18:38

神经网络梯度爆炸与梯度消失及其解决方法＋实例

梯度爆炸与梯度消失是神经网络中最常见的问题之一，常出现于神经网络模型在反向传播时，由于需要对权重进行更改，所以存在梯度爆炸与梯度消失的风险。

羊咩咩咩咩咩·2022-12-22 18:03

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。

DecafTea·2022-12-22 18:31

梯度消失和梯度爆炸