反向传播

Python numpy实现卷积操作

Pythonnumpy实现卷积操作●原理见链接●没有考虑batchsize和偏差项●反向传播有待补充importnumpyasnpclassConv2D:#Notconsideringofbatchsizeandbias
_liuzt·2022-12-22 12:31

阿里天池-基于人脸的常见表情识别实战-1

学习目标：学完阿里天池：基于人脸的常见表情识别实战学习内容：神经网络感知机多层感知机与反向传播卷积神经网络全连接神经网络的2大缺陷卷积神经网络的崛起卷积神经网络的基本网络层什么是卷积？
散步411·2022-12-22 10:48

CH9 神经网络

单层神经网络（感知器）9.2.1感知器效果9.3两层神经网络（多层感知器）9.3.1激活函数9.3.2一个神经网络前向计算的例子（三层）9.3.3两层神经网络的训练9.3.3.1完整的两层神经网络训练实现9.3反向传播算法
Jin4869·2022-12-22 09:39

《MATLAB神经网络案例分析》学习（一）——BP神经网络基本理论

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，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidelayer
UC_Gundam·2022-12-22 08:39

[深度学习初识 - 实操笔记] GAN生成式对抗网络-动漫人脸生成

即判别器获取输入图片（随机分布生成）和真实图片对比，利用反向传播算法使随机生成图片逼近真实图片。（2）生成网络第一次固定权重，按随机分布生成图片，放入判别器。生成的图片服从分布。
什么都一般的咸鱼·2022-12-22 08:09

《深入浅出强化学习原理入门》学习笔记（七）DQN

框架2、值函数逼近增量式学习：随机梯度下降法增量式学习：半梯度算法线性逼近批学习方法非线性化逼近：神经网络前向网络前向网络的反向求导3、卷积神经网络卷积运算池化典型卷积神经网络LeNet卷积神经网络的反向传播
阿姝姝姝姝姝·2022-12-22 08:31

Pytorch训练过程中GPU显存不断增加的解决方案

Pytorch训练过程中显存不断增加原因之一在使用pytorch利用测试集进行网络预测时，给网络输入数据，默认会构建计算图，构建计算图是为了方便后续的反向传播进行梯度计算，如果只是为了利用网络进行预测，
七层孤独之后·2022-12-22 07:11

模式识别和机器学习重点算法总结篇

文章目录1，反向传播算法训练步骤总结：1.1步骤：1.2影响网络性能的因素：1.3卷积神经网络权重计算2，Adaboost算法的设计思想和主要计算步骤：2.1设计思想：2.2计算步骤：3，k_means
程序媛JD·2022-12-21 18:00

一文看尽深度学习中的20种卷积

而在卷积神经网络中，仅需要随机初始化一个固定卷积核大小的滤波器，并通过诸如反向传播的技术来实现卷积核参数的自动更新即可。
Amusi（CVer）·2022-12-21 12:27

【DELM回归预测】基于matlab粒子群算法改进深度学习极限学习机PSO-DELM数据回归预测【含Matlab源码 1884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·2022-12-21 10:58

HBU_神经网络与深度学习 实验5 前馈神经网络：二分类任务

Sigmoid型函数(2)ReLU型函数二、基于前馈神经网络的二分类任务1.数据集构建2.模型构建(1)线性层算子(2)Logistic算子（激活函数）(3)层的串行组合3.损失函数4.模型优化(1)反向传播算法
ZodiAc7·2022-12-21 06:38

【Python机器学习】神经网络中误差反向传播（BP）算法详解及代码示例（图文解释 附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论留言私信~~~误差反向传播学习算法用神经网络来完成机器学习任务，先要设计好网络结构S，然后用训练样本去学习网络中的连接系数和阈值系数，即网络参数S，最后才能用来对测试样本进行预测
showswoller·2022-12-21 06:33

pytorch 模型训练时多卡负载不均衡（GPU的0卡显存过高）解决办法（简单有效）

出现0卡显存更高的原因：网络在反向传播的时候，计算loss的梯度默认都在0卡上计算。因此会比其他显卡多
*Lisen·2022-12-21 02:46

tensor常用函数归纳

2.matmul函数返回两个数组的矩阵乘积3.detach就是截断反向传播的梯度流。
xjh0929·2022-12-20 22:07

深度学习与物体检测每日笔记（5）Pytorch神经网络库torch.nn

nn.Module类损失函数优化器nn.optimnn.Module：nn.Module是pytorch提供的神经网络类，在该类中实现了网络各层定义及前向和反向传播。
胳膊·2022-12-20 19:29

论文学习：BP神经网络

最近在学习LongShort-TermMemery(LSTM)[1]，文献中指出：通过递归反向传播算法学习在长时间间隔内存储信息需要花费很长的时间，这主要是由于不足、衰减的误差反向流造成的（Learningtostoreinformationoverextendedtimeintervalsviarecurrentbackpropagationtakesaverylongtime
Snowbowღ·2022-12-20 14:40

【深度学习】02 - 梯度下降法和反向传播

最优化策略1：随机搜寻（不太实用）策略2：随机局部搜索策略3：顺着梯度下滑计算梯度反向传播下图中，从左到右，输入到输出，就是正向传播过程假如：输入x=-2，y=5，则q的位置是加号，他俩相加，得出q=3
李易安QSR·2022-12-20 13:49

AI入门：反向传播和梯度下降

有了损失值之后，我们反过来优化每一层的参数值----这就是反向传播。反向传播中的优化过程需要使用梯度下降算法。典型的梯度下降算法
wangeil007·2022-12-20 13:18

梯度下降和反向传播

1.什么是梯度下降梯度，也就是一个向量，导数+变化最快的方向，是深度学习前进的方向。机器学习收集数据，创建机器学习模型，得到判断模型好坏的方法回归损失分类损失目标：通过调整学习参数，尽可能地降低，随机选择一个起始点，通过迭代，求最小值。的更新方法：1）计算的梯度（导数）2）更新其中，，增大；，减小。梯度就是多元函数参数的变化趋势（参数学习的方向），只有一个自变量时称为导数。注：关于常见函数表达式的
Michael.py·2022-12-20 13:13

梯度下降、反向传播

目录反向传播梯度传播总结反向传播正向传播：把数据输入到神经网络，这些数据会沿着神经网络进行正向传递，传递的过程中，会一层层的感知机进行操作，最后得出结果。
白小李·2022-12-20 13:42

PyTorch Module类构造模型

继承Module类来构造模型，Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类：·__init__函数：创建模型参数·forward函数：定义前向计算·backward函数：反向传播注意
下雨天吃火锅哩·2022-12-20 13:41

梯度下降法与反向传播法

梯度下降法与反向传播法梯度下降法参考资料：推荐系统玩家之随机梯度下降（Stochasticgradientdescent）求解矩阵分解-知乎(zhihu.com)什么是梯度？
Lian_Ge_Blog·2022-12-20 13:07

十八、梯度下降与反向传播

1.损失函数和梯度1.1损失函数的概念对于给定的输入xxx，由f(x)f(x)f(x)给出相应的输出，这个实际输出值和原先预期值Y可能不一致，所以需要定义一个损失函数（LossFunction），也有称之为代价函数（CostFunction）来度量这二者之间的“差异”程度。损失函数是用来度量预测值和实际值之间的差异的。1.2常见损失函数：均方误差均方误差（Meansquareerror）损失函数。
智享AI·2022-12-20 13:06

人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播

大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下梯度下降和反向传播的概念。一、梯度下降法：梯度下降（GradientDescent）是一种最优化算法，用于求解最小化损失函数的参数值。
微学AI·2022-12-20 13:36

Pytorch is_leaf 叶子张量

is_leaf属性用来判断是否为叶子节点只有当requires_grad=True时我们才会记录该tensor的运算过程，并且为自动求导做准备，但是除了叶子张量可以有tensor.grad外，其他非叶子节点得不到反向传播时计算的
alien丿明天·2022-12-20 13:03

Pytorch 叶子张量 leaf tensor (叶子节点) (detach)

在Pytorch中，默认情况下，非叶节点的梯度值在反向传播过程中使用完后就会被清除，不会被保留。只有叶节点的梯度值能够被保留下来。
hxxjxw·2022-12-20 12:58

CNN主要结构

1.1卷积层卷积层主要是由一些卷积单元一起组成，并且为了优化该神经网络，还须使用反向传播算法。为了获得输入图片数据的一些特征，要对其进行卷积操作。一般来说，位于第一层的卷积层得到的特征都相对
你饿了嘛？？·2022-12-20 10:37

expected version 1 instead. Hint: the backtrace further above shows the operation that faile

今天排bug常见解决方案：1）+=这样的话相当于把之前的值覆盖了，因此反向传播的时候，就会报错。
小公子三木君·2022-12-20 10:28

理解Batch Normalization（批量归一化）

目录动机单层视角多层视角什么是BatchNormalizationBatchNormalization的反向传播BatchNormalization的预测阶段BatchNormalization的作用几个问题卷积层如何使用
坚硬果壳_·2022-12-20 09:16

深度学习基础汇总

文章目录神经网络模型的发展历程前馈神经网络激活函数反向传播算法模型的训练数据归一化参数初始化损失函数模型优化数据增广/模型泛化卷积神经网络卷积核激活层和池化层循环神经网络RNNBPTT（随时间反向传播）
右边是我女神·2022-12-20 07:38

深度学习基础知识（一）--- 权重初始化

在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。因此，这些参数在使用基于梯度的优化算法迭代后值依然相等。这样所有隐层的单元
Teeyohuang·2022-12-20 07:30

【Keras】学习笔记16：深度学习循环神经网络（RNN）的原理知识

二RNN(循环神经网络)2.1RNN模型结构2.2RNN的反向传播三RNN的一些改进算法3.1LSTM算法(LongShortTermMemory,长短期记忆网络)3.2GRU算法四基于Tensorflow
Zking~·2022-12-20 03:11

2022.01-02-03 深度学习入门-基于python的理论与实现

第五章误差反向传播法，第六章与学习相关的技巧，第七章也就是本篇需要记载的卷积神经网络。第八章是深度学习。本来计划2周出一篇实践记录的，但是就我这懒的样子，实验只能放到下周了，下周会将前6周的
运气好到爆·2022-12-20 03:11

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

文章目录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.总结心得体会参考链接6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT
凉堇·2022-12-20 02:52

人工智能学习02--入门

3、梯度下降和反向传播根据斜率是否大于等于
小金金金金鱼·2022-12-19 15:56

初始化问题，怎么进行初始化方法的选择

相反，使用过大的权重进行初始化则可能会导致在前向传播或反向传播过程中梯度爆炸，根本无法学习‘真正有用’的知识和细节
磨人的Big_data·2022-12-19 12:11

深度学习代码实践

文章目录一、反向传播y=w1x^2+w2x+b二、线性回归1.Pytorch实现线性回归2.比较不同优化器下的线性回归并可视化三、多维输入的逻辑斯蒂回归(sigmoid)四、多分类问题五、CNN一、反向传播
老干妈拌士力架·2022-12-19 10:23

PyTorch深度学习实践L4——反向传播

1、w是Tensor(张量类型)，Tensor中包含data和grad，data和grad也是Tensor。grad初始为None，调用l.backward()方法后w.grad为Tensor，故更新w.data时需使用w.grad.data。如果w需要计算梯度，那构建的计算图中，跟w相关的tensor都默认需要计算梯度。2、w是Tensor，forward函数的返回值也是Tensor，loss函
小LATA·2022-12-19 09:52

CNN模型解释性（可视化）及实现 ---- Guided-backpropagation, Deconvolution, CAM, Grad-CAM，Grad-CAM++

Grad-CAM++目录CNN模型解释性（可视化）及实现----Guided-backpropagation,Deconvolution,CAM,Grad-CAM，Grad-CAM++1.反卷积和导向反向传播
Amberrr-L·2022-12-19 08:52

笔记三|Fast R-CNN

1.1特征提取与RoI优点1.2感兴趣区域池化层1.3全连接层2训练2.1预训练2.2批量与样本选择2.3损失函数2.3.1目标分类损失2.3.2边界框回归损失2.3.3网络总损失2.4感兴趣区域池化层的反向传播
我去喝咖啡了·2022-12-19 08:47

策略梯度算法的理解

1.DQN深度学习是监督学习，需要有标签数据来计算损失函数，通过梯度下降和误差反向传播来更新神经网络的参数，那在强化学习中如何获得标签呢？
古道西风瘦码·2022-12-18 18:49

作业2：BP 算法实验报告

作业2：BP算法实验报告1.算法介绍BP算法全称叫做误差反向传播（errorBackPropagation，或者叫作误差逆传播）算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在是使用BP算法进行训练。
柯西没科气·2022-12-18 17:30

[深度学习] 神经网络训练时是否可以将全部参数初始化为0

如果再将参数全部初始化为同样的值，那么无论前向传播还是反向传播的取值都是完全相同。学习过程将永远无法打破这种对称性，最终同一网路层中的各个参数仍然是相同的。
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-12-18 16:46

PyTorch实战：使用GRU实现名字分类问题

GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的一种，和LSTM（Long-ShortTermMemory）一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的
Ma Sizhou·2022-12-18 15:15

NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录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.参考：6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.取ϕ作为隐藏层的激活函数取
Stacey.933·2022-12-18 14:37

神经网络的解释方法之GAP、CAM、Grad-CAM、Grad-CAM++的理解

在深度学习的可解释性研究中比较经典的研究方法是采用反卷积（Deconvolution）和导向反向传播（Guided-backpropagation）等。而随着NetworkInNet
牵一发而动全身·2022-12-18 13:46

CNN卷积神经网络--反向传播（4，代码理解）

转载：来自https://blog.csdn.net/ck1798333105/article/details/52368042反向传输过程是CNN最复杂的地方，虽然从宏观上来看基本思想跟BP一样，都是通过最小化残差来调整权重和偏置，但CNN的网络结构并不像BP那样单一，对不同的结构处理方式不一样，而且因为权重共享，使得计算残差变得很困难，很多论文[1][5]和文章[4]都进行了详细的讲述，但我发
weixin_42160325·2022-12-18 09:04

【DL】CNN的前向传播和反向传播（python手动实现）

卷积层的前向传播和反向传播说明本文中，只实现一层卷积层的正反向传播（带激活函数Relu），实现的是多通道输入，多通道输出的。
BassieYuan·2022-12-18 09:04

CNN | 04卷积反向传播代码实现

4卷积反向传播代码实现4.1方法1完全按照17.3中的讲解来实现反向传播，但是由于有17.2中关于numba帮助，我们在实现代码时，可以考虑把一些模块化的计算放到独立的函数中，用numba在运行时编译加速
“逛丢一只鞋”·2022-12-18 09:31

Educode--全连接层和激活函数的反向传播的实现

第1关：实现全连接层的反向传播任务描述本关任务：实现全连接层的反向传播。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：神经网络的反向传播；全连接层的反向传播。
风落寒冬·2022-12-18 09:31
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