反向传播第9页

人工神经网络反向传播,神经网络的前向传播

什么是反向传播算法反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

「已注销」·2023-10-20 07:18

神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？

相信每一个刚刚入门神经网络（现在叫深度学习）的同学都一定在反向传播的梯度推导那里被折磨了半天。

Magic_Anthony·2023-10-20 07:47

神经网络中的反向传播：综合指南

塔曼纳·一、说明反向传播是人工神经网络（ANN）中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术，用于调整网络中神经元的权重，以最小化预测输出和实际输出之间的误差。

无水先生·2023-10-20 07:45

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广

橘の月半喵·2023-10-20 04:12

Day 3: 参数初始化

神经网络参数初始化神经网络结构图神经网络的参数主要是权重（weights）：W，和偏置项（bias）：b1)0初始化不管是哪个神经元，它的前向传播和反向传播的算法都是一样的，如果初始值也一样的话，不管训练多久

andyjkt·2023-10-20 03:28

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26RNN-2

一、RNN网络结构与时间有关的反向传播（每次不同）损失函数实验其实不容易跑，因为他的损失函数曲线幅度很大画出来差不多是这个样子。突然一下升高是因为从右到左碰到陡峭的地方梯度一下变大了，所以弹回去了。

QwQllly·2023-10-20 03:33

2020-09-27 权重初始化

因为如果网络中的每个神经元都计算出同样的输出，然后它们就会在反向传播中计算出同样的梯度，从而进行同样的参数更新。换句话说，如果权重被初始化为同样的值，神经元之间就失去了不对称性的源头。

滴答大·2023-10-20 01:52

Pytorch自定义Loss函数

方案一：只定义loss函数的前向计算公式在pytorch中定义了前向计算的公式，在训练时它会自动帮你计算反向传播。

几时见得清梦·2023-10-19 23:27

SEAN代码(2)

并且在内部损失进行反向传播，优化器进行更新。在pix2pix_model内部：首先对输入数据进行预处理。

翰墨大人·2023-10-19 11:01

华为ICT——第一章-神经网络基础私人笔记

最小值（最小化）梯度下降：增长的最快反向传播：更新参数：均方差损失函数：（主要用于回归问题）交叉熵损失函数：（主要用于分类问题）梯度下降法：小批量梯度下降Mbgd（一

希斯奎·2023-10-18 18:17

BP神经网络及python实现（详细）

目录一、误差逆传播算法二、BP算法实现流程图三、BP神经网络推导3.1前向传播3.2反向传播四、Python实现BP神经网络4.1激活函数sigmod4.2构造三层BP神经网络4.2.1BP神经网络初始化

春风不曾温柔·2023-10-18 15:38

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1循环神经网络的梯度分析本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示：ht=f(xt,ht−1,wh)ot=g(ht,wo)\begin{align}h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\o_t&=g(h_t,w_o)\end{align}htot=f(xt,ht−1,wh)=g(ht,wo)参数字典：ttt表示时间步hth_tht表示时间步ttt的隐

AncilunKiang·2023-10-17 23:14

2022福大数学建模赛题B题-BP神经网络多分类（基于Tensorflow）-附python代码

如果在输出层无法得到期望输出，则转入误差的反向传播过程，将网络输出实际值之间的误差沿原连接通路原路返回，通过修改各层神经元的连接权

渣渣zheng·2023-10-17 22:32

遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、前言（代码获取：评论区或者私信获取）遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和反向传播神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，BPNN）都是常用的优化算法和模型

Matlab神经网络深度学习·2023-10-17 21:57

BP神经网络——Matlab实现

BP（BackPropagation）神经网络是其中一种常用的神经网络模型，它通过反向传播算法对网络权值进行调整，从而实现对样本数据的学习和识别。

追逐程序梦想者·2023-10-17 19:28

CNN

卷积层（Convolutionallayer），卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。

writ·2023-10-17 18:39

什么是反向传播？

前向传播（ForwardPropagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络中的两个关键步骤，用于计算和更新模型的输出和参数。

我有明珠一颗·2023-10-17 05:47

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播

《PyTorch深度学习实践》第三讲反向传播问题描述问题分析编程实现代码实现效果参考文献问题描述问题分析编程实现代码importtorch#数据集x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[

稚皓君·2023-10-17 00:28

深度学习入门 (六)：梯度消失与梯度爆炸、权重的初始值、Batch Normalization、Group Normalization

(随机生成初始值的重要性)观察权重初始值对隐藏层激活值分布的影响Xavier初始值He初始值归一化输入(Normalizinginputs)BatchNormalizationBN层的正向传播BN层的反向传播基于计算图进行推导不借助计算图

连理o·2023-10-16 20:44

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析

YOLOv3反向传播原理之全流程源码分析1.YOLOv3网络训练中反向传播主体流程1.1初始化1.2batch内梯度累加1.3network和layer中的关键变量2.YOLO层反向传播源码分析3.卷积层

北溟客·2023-10-16 20:42

FAST-LIO, ikd-Tree, FAST-LIO2, FASTER-LIO论文总结

本文的三个创新点：FAST-LIO框架二、ikd-Tree三、FAST-LIO2四、FASTER-LIO一、FAST-LIOFAST-LIO三个创新点：将IMU和雷达点特征点紧耦合在一起；考虑到了运动补偿（使用反向传播

马克西姆0·2023-10-16 07:12

深度前馈神经网络--Apple的学习笔记

反向传播(Backpropagation，缩写为BP)是”误差反向传播”的简称。用到了链式求导法则去更新权重参数。参考

applecai·2023-10-16 02:51

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络

焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

【Pytorch】深度学习之优化器

文章目录Pytorch提供的优化器所有优化器的基类`Optimizer`实际操作实验参考资料优化器根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签的工具学习目标

自律版光追·2023-10-15 14:25

非线性数据类型预测之BP神经网络——基于MATLAB

1、BP网络简介BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络，它是一种前馈式、多层、感知机网络。

X_dmword·2023-10-15 08:59

pytorch代码编写入门

本文将展示使用pytorch实现神经网络训练的代码含义，包括搭建网络、自动求导、反向传播tensorwarm-up:numpy在使用pytorch之前，先使用n

流星落黑光·2023-10-14 22:43

机器学习-期末复习

参数更新方法第五章逻辑回归原理推导第十一章决策树原理1、决策树算法概述2.实例信息增益3.信息增益率基尼指数4.剪枝第十八章神经网络算法原理1.深度学习要解决的问题2.深度学习应用领域补充：K近邻算法3.得分函数4.损失函数的作用5.前向传播和反向传播

whh_0509·2023-10-14 22:19

【AI】了解人工智能、机器学习、神经网络、深度学习

深度学习的训练过程通常使用反向传播算法，通过梯度下

一尘之中·2023-10-14 15:34

TensorFlow入门(二十五、单个神经元的扩展——Maxout网络)

Maxout网络的原理Maxout是Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数,与其它的激活函数相比,Maxout是需要参数的,且参数可以通过网络的反向传播得到学习,因此它比其它激活函数有着更好的性能

艺术就是CtrlC·2023-10-14 05:32

深度神经网络压缩与加速技术

深度神经网络是一种判别模型，可以使用反向传播算法进行训练。随着深度神经网络使用的越来越多，相应的压缩和加速技术也孕育而生。LiveVideoStackCon2023上海站邀请到了胡浩基教授为我们分享他

LiveVideoStack_·2023-10-14 00:18

在深度学习中，累计不同批次的损失估计总体损失

训练的作用：前向传播计算损失函数值，为了尽量减少损失函数值，反向传播计算损失函数梯度，并用梯度更新模型参数。

Y.IU.·2023-10-13 13:05

yolov5x损失函数反向传播--chatgpt3.5指导

Yolov5x反向传播的路径，按顺序从检测头到主干网络列出：1.YOLOv5检测头的反向传播：根据预测框和真实框之间的差异计算出损失函数值，然后通过反向传播来更新网络参数。

春夜·2023-10-13 07:18

自编码器Auto-Encoder

它基于反向传播算法与最优化方法（如梯度下降法），利用输入数据X本身作为监督，来指导神经网络尝试学习一个映射关系，从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下，异常对于正常来说是少

llurran·2023-10-13 06:48

TensorFlow入门(二十四、初始化学习参数)

如果参数全部初始化为0或者是同一个值,会使得所有神经元的输出都是相同的,进而造成反向传播时,梯度和权重的变化相同,同一层内每个神经元的计算也相同。

艺术就是CtrlC·2023-10-12 15:57

LSTM以及三重门，遗忘门，输入门，输出门

文章简介：LSTM思路LSTM的前向计算LSTM的反向传播LSTM长短时记忆网络(LongShortTermMemoryNetwork,LSTM)，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题

叫我AC·2023-10-12 14:30

李宏毅机器学习（九）Backpropagation反向传播

也知道采用梯度下降优化我们的各神经元参数，以语音识别为例，一个输入特征量1000多项，8层隐层，大致需要的w,b参数有数百万项，这样我们梯度下降的计算量是非常大的，我们为了让梯度下降计算的更有效率，我们才有反向传播的方法插图

ca8519be679b·2023-10-12 12:58

深度学习问答题（更新中）

在前向传播和反向传播过程中，ReLU相比于Sigmoid等激活函数计算量小；避免梯度消失问题。

uodgnez·2023-10-12 09:41

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师深度学习第一门课的核心就是理解前向传播，计算cost，反向传播三个步骤（其实只要静下心来把教程里的公式在草稿纸上推一遍，也不会很难），吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本

半个女码农·2023-10-12 00:37

PyTorch基础教程（四）PyTorch 的计算图和自动求导机制

目录一、自动求导机制的简介二、自动求导机制实例1.反向传播示意图2.自动求导机制示例代码3.反向传播实例代码三、梯度函数的使用四、计算图构建的启用和禁用一、自动求导机制的简介PyTorch会根据计算过程来自动生成动态图

旗狼-回不去的明天·2023-10-11 21:57

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

True计算流程x=torch.rand(1)b=torch.rand(1,requires_grad=True)w=torch.rand(1,requires_grad=True)y=x*wz=y+b#反向传播计算

NPU_Li·2023-10-11 21:54

PyTorch CUDA GPU高占用测试

0x01代码设计这个代码会持续执行神经网络的训练任务，每次循环都进行前向传播、反向传播和参数更新，以保持高强度的GPU占用。

不喝水的鱼儿·2023-10-11 16:19

xxx

误差反向传播法importnumpyasnpx=np.array([[1.0,-0.5],[-2.0,3.0]])print(x)#[[1.-0.5]#[-2.3.]]mask=(x<=0)print(

平头哥2·2023-10-11 12:06

机器学习实践入门（四）：pytorch框架初探

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用pytorch框架初探深度学习框架Pytorch简介目前流行的深度学习框架pytorch的优势简单，与numpy语法类似pytorch只需设计前向传播过程，反向传播过程中梯度自动计算

橘の月半喵·2023-10-11 02:42

深度学习DAY3:神经网络训练常见算法概述

反向传播算法（Backpropagation）：反向传播是一种基于链式法则的方法，用于计算神经网络中每个神经元的梯度。这些梯度用于更新权重，以减小损失函数。反向传播通常与

小白脸cty·2023-10-10 20:27

【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络

文章目录1.1全连接前馈神经网络1.1.1符号说明超参数参数活性值1.1.2信息传播公式通用近似定理1.1.3神经网络与机器学习结合二分类问题多分类问题1.1.4参数学习矩阵求导链式法则更为高效的参数学习反向传播算法目标计算

AmosTian·2023-10-10 10:37

Pytorch机器学习——3 神经网络（二）

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3.2激活函数在神经元中输入信息通过一个非线性函数产生输出，这个函数决定哪些信息保留以传递给后面的神经元

辘轳鹿鹿·2023-10-08 15:04

PyTorch深度学习实践-反向传播

PyTorch深度学习实践-反向传播视频链接（刘二大人）：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys代码实现：#Tensor用于存数值importtorchx_data

小源0·2023-10-08 07:52

pytorch_神经网络构建2(数学原理)

文章目录深层神经网络多分类深层网络反向传播算法优化算法动量算法Adam算法深层神经网络分类基础理论:交叉熵是信息论中用来衡量两个分布相似性的一种量化方式之前讲述二分类的loss函数时我们使用公式-(y*

lidashent·2023-10-08 07:09

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

BPNN是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈网络，具有很强的非线性处理能力，是目前应用最广泛的神经网络之一。

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch梯度下降法:p186即每个batch反向传播一次

TM 2.0·2023-10-07 20:56

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