反向传播第7页

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw

无水先生·2023-11-24 16:35

使用Pytorch从零开始构建RNN

是的，这并不完全是从头开始，因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现反向传播，但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。

Garry1248·2023-11-24 11:12

【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming

带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标

LittleSeedling·2023-11-23 19:27

45-R语言机器学习：神经网络与深度学习

我们主要关注使用反向传播方法进行训练的前馈神经网络。神经网络模型的优点在于，可以对输入变量（特征）和响应变量之间的高度复杂关系进行建模，特别是关系呈现高度非线性时。

wonphen·2023-11-23 08:26

2_pytorch_变量

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸，requires_grad=True代表要把Variable涉及到反向传播中去

我是刘管家·2023-11-23 06:17

吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化

一、实现注意:展开参数在上一个视频中，讨论了使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本视频中，将简要介绍一个实现细节，即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。

不吃花椒的兔酱·2023-11-23 05:34

【机器学习】033_反向传播

一、计算图、反向传播原理1.回顾前向传播例：假设现在有一个神经网络，其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义，即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数，计算a的值与真实值的差距此时，通过计算图

Cyan.__·2023-11-22 15:28

BP神经网络公式推导

BP神经网络.PNG正向传播第1层公式1公式2公式3公式4第2层公式5公式6公式7公式8第m层公式9公式10公式11公式12反向传播期望输出公式13误差公式14公式15公式16权重偏导公式17公式18公式

雪地团子·2023-11-22 04:40

BP神经网络原理与如何实现BP神经网络

BP神经网络的误差函数四、BP神经网络的训练4.1BP神经网络的训练流程4.2BP神经网络的训练流程图五、自行实现BP神经网络六、借助matlab工具箱实现BP神经网络七、关于BP神经网络的正向传播与反向传播

老饼讲解-BP神经网络·2023-11-21 21:43

学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络

简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间反向传播算法

qssssss79·2023-11-21 02:07

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

PyTorch学习笔记

(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的反向传播)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02

Junoxiang·2023-11-20 17:47

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid函数将元素的值映射到0和1之间sigmoid(x)=11+exp(−x)sigmoid(x)=\frac{1}{1+exp(-x)}sigmoid(x)=1+exp(−x)1imp

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

深度学习入门（第二天）——走进深度学习的世界神经网络模型

一、反向传播计算方法简单的例子：如何让f值更小，就是改变x、y、z，而损失函数也是这样，那么我们分别求偏导，则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子：二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元

学术菜鸟小晨·2023-11-20 09:00

吴恩达《机器学习》9-1-9-3:反向传播算法、反向传播算法的直观理解

二、反向传播算法概述反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。

不吃花椒的兔酱·2023-11-20 07:03

CNN卷积神经网络

这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

Allmyg·2023-11-20 03:27

人工智能-循环神经网络通过时间反向传播

本节将更深入地探讨序列模型反向传播的细节，以及相关的数学原理。当我们首次实现循环神经网络时，遇到了梯度爆炸的问题。如果做了练习题，就会发现梯度截断对于确保模型收敛至关重要。为了更好地理解此问题，本节

白云如幻·2023-11-19 22:57

神经网络反向传播的数学原理

首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶

其全称为“BackPropagation”，即反向传播算法。BP神经网

Lwcah·2023-11-19 15:34

【机器学习10】循环神经网络

2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式：由于预测的误差是沿着神经网络的每一层反向传播的，因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时，随着离输出越来越远，每层的梯度大小会呈指数增长

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:50

[nlp] 损失缩放（Loss Scaling）loss sacle

具体来说，在计算梯度时，将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子，然后再进行反向传播和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸

心心喵·2023-11-16 15:22

对聚类经典文献（DEC——无监督的深度嵌入式聚类）的学习（续）

目录前言一、对论文《无监督的深度嵌入式聚类》（DEC）相关知识的学习（一）论文简介：（二）相关知识点：1.KL散度2.软分配3.K-means算法4.AE（自编码器）5.反向传播算法二、对DEC代码的学习

llismine·2023-11-16 04:03

吴恩达机器学习--中文笔记--第五周

吴恩达机器学习第五个星期1.代价函数与反向传播1.1代价函数1.2反向传播算法1.3反向传播算法的直觉理解2.实战中的反向传播2.参数的展开和恢复2.2梯度检查2.3随机初始化2.4步骤小结参考文献本文是在学习吴恩达老师机器学习课程的基础上结合老师的

Bill Gates's fan·2023-11-15 21:20

基于遗传算法的BP神经网络优化算法(matlab实现)

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。

配电网和matlab·2023-11-15 20:09

8. 深度学习——NLP

机器学习面试题汇总与解析——NLP本章讲解知识点什么是NLP循环神经网络（RNN）RNN变体Attention机制RNN反向传播推导LSTM与GRUTransformerBertGPT分词算法分类CBOW

华为云计算搬砖工·2023-11-14 18:05

Ansys Lumerical | 光纤布拉格光栅温度传感器的仿真模拟

众所周知，沿着光纤主轴的折射率变化可以在布拉格波长（λ_Bragg）下引起反向传播模式的耦合，由以下方程给出:其中n_eff是布拉格波长下光纤基模

ueotek·2023-11-14 15:56

深度学习原理与PyTorch实战（三）单车预测器

本文内容源自《深度学习原理与PyTorch实战》github地址预测方法单车的需求个数与天气，日期，节假日等变量有关，我们需要建立一个神经网络，通过反向传播算法来训练神经网络，实现预测的效果。

volcanical·2023-11-12 20:19

CS224W6.2——深度学习基础

从将机器学习表述为优化问题开始，介绍了目标函数、梯度下降、非线性和反向传播的概念。文章目录1.大纲2.优化问题2.1举例损失函数3.如何优化目标函数？

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

飞桨图像分类

文章目录一、图像分类数学知识前置1.矩阵加法运算1、理论2、代码实现2.矩阵和数乘法运算1、理论2、代码实现3.矩阵乘法运算1、理论2、代码实现4.算子5.卷积6.求导法则7.反向传播8.MNIST9.

扬志九洲·2023-11-11 13:11

自己动手实现一个深度学习算法——五、误差反向传播法

文章目录五、误差反向传播法1.计算图1）概念2）计算图3）局部计算4）计算图解题优点2.链式法则1）计算图的反向传播2)什么是链式法则3）链式法则和计算图3.反向传播1）加法节点的反向传播2）乘法的反向传播

千里之行起于足下·2023-11-11 07:14

2021.10.07 学习周报

解决方法：对输入数据和中间层的数据进行归一化操作，这种方法可以保证网络在反向传播中采用随机梯度下降（SGD），从而让网络达到收敛。但这种方法只对几十层的网络有用，为了让更深的网络也达到训练

李加号pluuuus·2023-11-10 22:37

简单的二层BP神经网络-实现逻辑与门（Matlab和Python）

故设输入X,输出Y为权值W1为2*2矩阵,W2为2*1矩阵(1).前向计算过程第1个神经元输出为：第2个神经元输出为：其中：(2).反向传播过程公式由链式求导法则得出，这里不做推导。

仲夏夜之梦xz·2023-11-09 13:32

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU大于0则原样输出，小于0，截断Sigmoid函数ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU效果上：1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况

BUAA_小胡·2023-11-09 12:12

深度学习中的“钩子“（Hook）：基于pytorch实现了简单例子

目录基本概念一个详细的示例基于resnet50的一个hook应用例子前向传播示例反向传播示例基本概念在深度学习中，“钩子”（Hook）是一种机制，可以在神经网络的不同层或模块中插入自定义的代码，以便在网络的前向传播或反向传播过程中执行额外的操作或捕获中间结果

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数

geeks老师·2023-11-08 22:19

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种常用于分类和回归任务的人工神经网络（ANN）类型。它是一种前馈神经网络，通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。

带我去滑雪·2023-11-08 16:42

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi

jasneik·2023-11-08 05:04

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，而、、的计算公式又全部都与有关，所以从到的反向传播的公式如下

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

【无标题】

11-06周一神经网络之前向传播和反向传播代码实战时间版本修改人描述2023年11月6日20:54:13V0.1宋全恒新建文档简介在神经网络的世界中，参数和权重是非常重要的概念，尤其是当下，大模型横行其道

思影影思·2023-11-07 18:49

Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用

torch.no_grad:影响模型的自微分器，使得其停止工作；这样的话，数据计算的数据就会变快，内存占用也会变小，因为没有了反向梯度计算，当然，我哦们也无法做反向传播。

张哥coder·2023-11-07 06:32

一起来学PyTorch——Autograd反向传播

在计算机视觉的深度学习中，Tensor数据可以完成前向传播，想要完成整套的神经网络的训练，还需要反向传播和梯度更新，而PyTorch提供了自动求导机制autograd。

AI葱花868·2023-11-06 15:09

（14）学习笔记：动手深度学习（Pytorch神经网络基础）

同样，每个单独的层接收输入（由前一层提供），生成输出（到下一层的输入），并且具有一组可调参数，这些参数根据从下一层反向传播的信号进行更新。块可以描述单个层、由多个层组成的组件或者模型本身。

卡拉比丘流形·2023-11-06 00:05

强化学习笔记（七）：蒙特卡洛树搜索（MonteCarlo Tree Search）

目录选择扩展模拟反向传播课外资料如果说多臂赌博机问题被看做单步强化学习任务（只用一步决策玩哪个老虎机，然后就收到回报），那么蒙特卡洛树搜索可以看做是解决多步强化学习任务的工具。

唠叨小主·2023-11-05 20:27

深究问题的本质

今天已经是待在图书馆的第9个小时了，还在算反向传播算法那一题。最重要的，不是解到问题的答案，而是深究问题的过程，那种认真的态度，值得每一个人培养。

Wincent__·2023-11-05 19:16

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

然而，池化层的反向传播一直以来都是一个相对复杂和深奥的问题。本文将详细解释卷积网络池化层反向传播的实现原理，并探讨其在信息压缩方面的奥秘。池化层的反向传播与卷积层不同，池

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

基于神经网络的图像识别,人工神经网络图像识别

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

「已注销」·2023-11-05 07:33

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

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