反向传播第6页

前（反）向传播，梯度消失和爆炸，batch normalization

反向传播是一种在神经网络中计算参数梯度的方法，它是深度学习中的基础算法。

hadiii·2023-12-16 11:50

「X」Embedding in NLP｜神经网络和语言模型 Embedding 向量入门

01.深入了解神经网络首先，简要回顾一下神经网络的构成，即神经元、多层网络和反向传播算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源

Zilliz Planet·2023-12-16 04:58

十六动手学深度学习v2计算机视觉 ——样式迁移

文章目录基于CNN的样式迁移基于CNN的样式迁移我们通过前向传播（实线箭头方向）计算风格迁移的损失函数，并通过反向传播（虚线箭头方向）迭代模型参数，即不断更新合成图像。

王二小、·2023-12-15 23:43

斯坦福机器学习 Lecture12 （反向传播算法详细推导过程，如何提高神经网络性能（主要是激活函数的选择，还有输入数据归一化，权重矩阵初始化方法，小批次梯度下降法，动量算法））

反向传播算法详细推导过程如图，是反向传播算法中的一些基本公式。

shimly123456·2023-12-15 22:36

子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点

但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点：同：都可以用于定义神经网络模型，并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类，可以利用自动求导机制进行反向传播和梯度更新异

Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:25

【机器学习】人工神经网络-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类

一、MLP原理多层前馈型神经网络正向传播算法的流程Sigmoid函数及其导数反向传播算法二、示例-多层感知器（MLP）对鸢尾花数据集进行分类2.1多层感知器（MLP）的简单实现，主要用于解决鸢尾花数据集的分类问题

十年一梦实验室·2023-12-15 12:44

阶段五：深度学习和人工智能(掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习)

以下是掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习的一些基本要求：了解深度学习的基本概念和原理，包括神经网络、反向传播、优化器、损失函数等。

哈嗨哈·2023-12-15 04:14

12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化

简介在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后，楼主对于pytroch有了进一步的理解，比如，比之前更加深刻的了解了BP神经网络的反向传播算法，梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。

思影影思·2023-12-15 01:15

【深度学习】重要概念

文章目录1.前向传播、反向传播和计算图2.数值稳定性和模型初始化3.环境和分布偏移1.前向传播、反向传播和计算图前向传播：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。

盛世隐者·2023-12-14 22:59

【23-24 秋学期】NNDL 作业8 卷积导数反向传播

习题5-2证明宽卷积具有交换性，即公式(5.13)．图像X和卷积核W的宽卷积定义如下：要证明：当图像X和卷积核W有固定长度时,他们的宽卷积具有满足交换性，如下：设二维图像为：，也就是：对应卷积核为：，也就是：可知，rot(X)为：rot(W)为：对X进行零填充，填充后的全填充图像为对W进行零填充，填充后的全填充图像为由于这俩图太难画，所以比照着3*3的X矩阵和2*2的W矩阵画在纸上：如下图所示【W

今天也是元气满满的一天呢·2023-12-06 21:48

Go语言实现深度学习的正向传播和反向传播

文章目录开发前言开发理论图解理论数据类型数学函数数据节点统一抽象变量数据节点常量数据节点单目运算封装双目运算封装算子节点统一抽象基础算子加法算子减法算子乘法算子除法算子指数算子对数算子正切算子正弦算子余弦算子数据流图正向传播反向传播正向训练反向训练运行示例开发总结开发前言正向传播是指从神经网络的输入层开始

醉墨居士·2023-12-06 12:57

模型训练出现NaN的原因以及解决方法

梯度爆炸：当反向传播过程中的梯度变得非常大时，权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数：某

码农研究僧·2023-12-05 22:31

【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT

习题6-1P推导RNN反向传播算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度．习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法

HBU_David·2023-12-04 15:37

深层神经网络（第四周）

这里省略了深层神经网络的前向传播和反向传播，内容和之前相似，不做过多描述。若今后需要，可以再补习。一、为什么使用深层表示解决问题时其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层。

叫小侯的小白程序员·2023-12-04 06:59

深度学习记录--logistic回归损失函数向量化实现

ps.这里b只是一个常数，但是依然可以加在每个向量里(python的广播(Broadcasting))激活函数,同样用向量化实现，只需要就可以完成，其中因此，正向传播的向量化，我们只用了两行代码就完成了反向传播的向量化与正向传播的向量化实现类似

蹲家宅宅·2023-12-03 20:09

神经网络模型预训练

根据神经网络各个层的计算逻辑用程序实现相关的计算，主要是：前向传播计算、反向传播计算、损失计算、精确度计算等，并提供保存超参数到文件中。

softshow1026·2023-12-03 19:05

day4-梯度消失和梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸梯度消失：反向传播过程中，一旦出现某神经元梯度趋近于0，那么往回传播时，由于梯度是连乘的，那么前面的梯度都趋近于0，相当于很多神经元没有训练梯度爆炸：梯度在连乘的情况下，也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化

wamgz·2023-12-03 18:11

神经网络反向传播

神经网络反向传播算法之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}\left(x\right)hθ(x

小小程序○·2023-12-03 12:54

【Pytorch 入门】DAY 4 损失函数模型的保存与下载

损失函数通俗理解，如下图所示，为理想与现实的差距计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据（反向传播）grad官方文档L1lOSSimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs

幸馥儿~·2023-12-03 06:05

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

神经网络前向传播和反向传播算法。模型的优化器更新。通过使用CUDA，可以显著提高神经网络的训练和推理速度，从而缩短模型开发的时间，并

高山莫衣·2023-12-02 12:26

15、深度学习之正向传播和反向传播

上一节介绍了训练和推理的概念，这一节接着训练和推理的概念讲一下，神经网络的正向传播和反向传播。其实单看正向传播和反向传播这两个概念，很好理解。

董董灿是个攻城狮·2023-12-02 05:35

深度学习——神经网络

深度学习—搭建神经网络1、基本概念2、神经网络的参数3、神经网络的搭建4、前向传播5、反向传播6、搭建神经网络的八股1、基本概念基于Tensorflow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图

weixin_mm975247003·2023-12-01 20:03

[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3

2021-07-13地址：microsoft/AI-SystemLecture3：ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.反向传播和自动求导图执行和调度

sagfugetabf·2023-12-01 16:09

2023.11.29 深度学习框架理解

目前学习到的深度学习框架实际上分为两部分：正向传播和反向传播。1.正向传播一般基于y=wx+b样式的数学架构，即假设对于一切的事物（y）都是可以用数学公式表示的，当然对于哲

leigh_chen·2023-12-01 00:21

损失函数与反向传播

计算l1lossmselossimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossfromtorchimportnninputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)inputs=torch.reshape(inputs,(1,1,1,3

CODING_LEO·2023-11-30 11:10

Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解

在这种模式下，模型会根据训练数据进行参数更新，并且会在前向传播中跟踪梯度，以便进行反向传播和参数更新。model=Net()model.train()#设置模

码农研究僧·2023-11-30 11:40

《GAN实战》GANs in Action 第一章

1.训练过程每次迭代，也就是batch完成连词训练（a）训练鉴别器固定生成器参数，根据反向传播总误差，运用梯度下降的方法，更新鉴别器参数，寻求最小化分类误差（b）训练生成器固定鉴别器参数，根据反向传播总误差

阿希学习笔记·2023-11-30 09:42

【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解

这可以避免在正向和反向传播过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数，它结合了sigmoi

木彳·2023-11-29 19:26

前向传播、反向传播、更新梯度

1.从误差传递的角度以动图演示前、反向传播①前向传播计算误差②反向传播传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、反向传播使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

基于BP神经网络的手写体识别，附有详细的代码，机器学习+神经网络1000案例之1

BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-29 05:36

了解BP神经网络：从原理到应用

二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果：2、计算损失函数：3、计算w值的梯度下降：4、误差反向传播：5、循环调整w的值，直到损失值小于允许的范围。

AI_dataloads·2023-11-29 05:32

学习Python和深度学习基础

2.深度学习基础了解深度学习的基本概念，包括神经网络、前向传播、反向传播等。学习深度学习框架PyTorch的基本操作。

yuer629·2023-11-29 00:01

深度学习笔记

TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用

czyxw·2023-11-28 23:21

分层级联Transformer！苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度！

H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。基于此，我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN，它完美继承了CNN和Transformer的优点

深度学习技术前沿·2023-11-28 22:49

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的。神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界，让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算

科技州与数据州·2023-11-28 17:15

基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】

然后，我们将使用它来生成图像，使用参考图像计算损失，最后通过整个管道进行反向传播以更新相机的位置。

新缸中之脑·2023-11-28 08:17

深度学习中的Dropout正则化：原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化

这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和反向传播。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神

星宇星静·2023-11-28 04:14

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

BP神经网络与小波神经网络（附matlab代码,不用工具箱！）

其中BP神经网络的误差反向传播学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，在利用这个误差估计更前

曾_某·2023-11-27 18:22

2 时间序列预测入门：GRU

论文地址GRU原论文：https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种，可以解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题

汀沿河·2023-11-27 12:35

人工智能理论

1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5反向传播算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题

BoilingHotPot·2023-11-27 11:41

[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理

Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题：随着网络深度加深，训练起来困难，本质是反向传播的时候梯度消失。

棉毛裤穿吗·2023-11-26 13:44

神经网络优化算法详解

神经网络的优化算法，主要是两种反向传播算法（backpropagation）和梯度下降算法（gradientdecent）。这两种方法最终的目的都是调整

乱红飞·2023-11-26 13:54

【深度学习笔记】03 微积分与自动微分

03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的反向传播分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

Pytorch机器学习——3 神经网络（一）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。

辘轳鹿鹿·2023-11-26 04:42

GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)

我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数，并利用反向传播优化网络参数。与按图重做优化的基线不同，GAP具有泛化能力，允许我们训练在推理时产生性能分区的模型，即使是在看不见的

半度微凉1993·2023-11-25 23:46

反向传播BP算法

神经网络的反向传播反向传播机制与代码微分引擎与代码原理阐述如需转载，请注明出处！如有帮助点赞收藏关注！反向传播机制与代码这里主要介绍反向传播是如何运作的，代码中会加注释，便于大家理解。

铁岭铁头侠·2023-11-25 13:41

多GPU训练

单个小批量上的多GPU训练（1）将小批量数据样本划分并复制到各个显存上；（2）在各块GPU上分别反向传播；（3）把各块显存上的梯度加起来；（4）广播到所有显存上；（5）在各块显存上分别更新模型参数。

MusicDancing·2023-11-25 12:47

BP神经网络下MNIST字体识别

1.BP神经网络神经网络又称多层感知机，主要包括前馈和反向传播算法，对不同的任务，构建包含不同单元数的隐含层，融合合适的激活函数（Sigmoid、softmax、tanh，ReLu等）。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

使用C++从0到1实现人工智能神经网络及实战案例

在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定

金戈鐡馬·2023-11-24 17:58

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