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链式法则
反向传播算法(过程及公式推导)_深度学习(Deep Learning)系列三:使用伴随法推导反向传播...
在上一篇文章中,我们使用
链式法则
来推导反向传播。这篇文章中,我们指出深度学习其实可以看做是一种逆问题(InverseProblems),可以放在逆问题的框架下进行考虑。
weixin_39984963
·
2023-02-04 10:38
反向传播算法(过程及公式推导)
哈工大机器学习复习(二)
用的最多的还是高斯分布,密度函数为,
链式法则
:P(A∩B)=P(A|B)P(B),如果A和B相互独立,
墨色为著
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2023-02-04 07:20
机器学习
聊聊关于矩阵反向传播的梯度计算
Y=WX,应该得到一个2*1的输出矩阵最后定义loss为二范数的平方,即out=0.22^2+0.26^2=0.116代码演示为:torch.norm是计算矩阵范数的函数2.反向传播反向传播的计算根据
链式法则
Henry_zs
·
2023-02-03 17:37
关于PyTorch
的
smart
power
神经网络
线性代数
2.4微分(动手深度学习v2)
链式法则
使我们能够微分复合函数。学习时间:2021.9.1210AM学习产出:本文练习题1.绘制函数f(x)=x3−1xf(x)=
多恩Stone
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2023-02-02 08:20
编程学习
计算机视觉入门
python
深度学习
人工智能
神经网络
pytorch
L2 Normalization(L2归一化)反向传播推导
由
链式法则
可得:其中为上一层反向传播回来的梯度。因为在L2归一化公
YoungLittleFat
·
2023-02-02 00:11
Pytorch框架学习个人笔记4---反向传播
反向传播的概念我们在第一讲简单的提到过【传送门】一、原理回顾以学习过的线性系统为例,先按照计算图进行前馈过程的运算(包括data和grad)然后根据求导的
链式法则
计算出loss()的导数。
疯_feng
·
2023-02-01 19:33
pytorch
学习
深度学习
梯度下降法学习心得
在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的,主要采用BP算法,或者说利用
链式法则
。但是深度学习模型是复杂多样的,你不大可能每次都要自己使用
链式法则
去计算梯度,然后采用硬编程的方式实现。
曦微熹未
·
2023-01-30 12:19
深度学习
人工智能
链式法则
(chain rule)
链式法则
链式法则
:两个函数组合起来的复合函数,导数等于里面函数代入外函数值的导乘以里面函数之导数;QuotientRuleChainrule代码实现
鹿衔草啊
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2023-01-29 13:35
深度学习
BP神经网络算法 原理讲解以及底层代码复现
##这里主要解释了梯度下降原理和3层网络的构建过程以及BP算法流程,利用
链式法则
对误差函数求偏导数的过程(算法的数学原理)接下来是我简单构建的一个3层神经网络的代码过程。
朱比特
·
2023-01-29 11:15
python
机器学习
神经网络
算法
多元微积分(三)--
链式法则
多元微积分(三)–
链式法则
在上节多元微积分(二)–方向导数与梯度我们以一个不同于高数书上的方式讲了方向导数公式的由来,我们还在推导公式时使用了一个很重要的思想:将自变量的微小变化分解为x方向的微小变化
zzzzzzh菜鸟
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2023-01-28 09:54
高等数学
概率论
深度学习
机器学习
微积分 导数 微分 偏导数 方向导数 梯度 向量 雅克比矩阵 概念
目录基础知识向量点积数量积简化版教程知乎马同学教程向量函数的雅可比矩阵与
链式法则
个人总结基础知识向量点积数量积点积在数学中,又称数量积(dotproduct;scalarproduct),是指接受在实数
AjdeDjokovic
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2023-01-28 09:20
数学
数学必知必会----导数、梯度与积分
一、导数1.1常用的倒数1.2复合函数求导1.2.1
链式法则
1.2.2多元函数求导:偏导数(偏微分)二、积分定积分不定积分拓展三、均方误差3.1导数应用3.2线性回归的应用四、梯度4.1导入4.2定义:
sakura小樱
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2023-01-28 09:49
导数
数学
微积分
Task6 神经网络基础
感知机相关;定义简单的几层网络(激活函数sigmoid),递归使用
链式法则
来实现反向传播。激活函数的种类以及各自的提出背景、优缺点。
_一杯凉白开
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2023-01-26 14:31
第五章 误差反向传播法——计算图&
链式法则
&反向传播&简单层的实现&激活函数层的实现&Affine/Softmax层的实现&误差反向传播法的实现
但缺点是计算上比较浪费时间1.计算图*正向传播是从计算图出发点到结束点的传播*反向传播传递“局部导数”,将导数的值写在箭头的下方*计算图的优点是,可以通过正向传播和反向传播高效的计算各个变量的导数值2.
链式法则
桃桃tao
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2023-01-21 14:19
深度学习入门(已完结)
算法
深度学习
人工智能
深度学习入门(9)神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
)神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门(4)【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门(5)如何对神经网络模型训练结果进行评价深度学习入门(6)误差反向传播基础---计算图与
链式法则
使用深度学习入门
阿_旭
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2023-01-21 14:18
深度学习入门
深度学习
人工智能
softmax层实现
python
Affine层实现
“深度学习”学习日记。误差反向传播法--算法实现
2023.1.18经过学习了计算图、
链式法则
、加法层、乘法层、激活函数层、Affine层、Softmax层的反向传播的实现。
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-21 08:27
深度学习
人工智能
python
MNIST
【深度学习数学基础之线性代数】研究使用
链式法则
进行反向传播的求导算法
链式法则
简单的说
链式法则
就是原本y对x求偏导,但是由于过程较为复杂,我们需要将函数进行拆分,通过链式进行分别求导,这样会使整个计算更为简单。
lingchen1906
·
2023-01-20 17:54
pytorch
深度学习
算法
线性代数
Pytorch梯度下降优化
目录一、激活函数1.Sigmoid函数2.Tanh函数3.ReLU函数二、损失函数及求导1.autograd.grad2.loss.backward()3.softmax及其求导三、
链式法则
1.单层感知机梯度
Swayzzu
·
2023-01-20 09:51
深度学习
pytorch
人工智能
python
Pytorch学习笔记-梯度与反向传播
包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪(track)在其上的所有操作(这样就可以利用
链式法则
进行梯度传播了
Dexter_Sun1
·
2023-01-19 06:10
Pytorch学习笔记
深度学习CS231N学习笔记(从9到10)
原文如下:内容列表:简介简单表达式和理解梯度复合表达式,
链式法则
,反向传播直观理解反向
garrulousabyss
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2023-01-18 11:31
深度学习
李沐——动手学深度学习课后练习calculus
你可以写出函数=(,,)u=f(x,y,z),其中=(,)x=x(a,b),=(,)y=y(a,b),=(,)z=z(a,b)的
链式法则
吗?
Alphable
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2023-01-17 09:23
深度学习
人工智能
python
【深度学习 反向传播算法01】什么是反向传播算法? (求解梯度-链式求导法则)
⭐反向传播算法自动求导的本质就是反向传播算法反向传播算法是一个有效求解梯度的算法,本质是链式求导法则的应用1.
链式法则
利用链式求导法则:令q=x+y它们的微分:又因为q=x
AD_钙
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2023-01-16 10:21
#
反向传播算法
深度学习
算法
深度学习
网络
人工智能
“深度学习”学习日记。误差反向传播法--反向传播
2023.1.15我们已经知道了反向传播是基于
链式法则
的成立,先来学习反向传播的结构;加法节点的结点的反向传播:以函数为例子:可得:;在反向传播中,从上游传递的值往下游传递,也就是说因为加法节点反向传递至能
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-16 10:17
学习
误差反向传播法 --
链式法则
2023.1.15开门见山,先直接讲什么是
链式法则
的定义:“如果,某个函数有复合函数表示,则复合函数的导数可以用构成符合函数的各个导数的乘积表示。”
Anthony陪你度过漫长岁月
·
2023-01-16 10:40
深度学习
学习
神经网络正向和反向传播公式推导
个神经元的线性系数定义为正向:假设第l-1层有m个神经元代数表示:矩阵表示:反向:以均方误差为例:一:J到最后一层输出层(第L层)的z:先对aL,再是a对z:二:J到任意一层(l层)的z:1.借助上式和
链式法则
xiaotret
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2023-01-16 10:29
ML
BP公式推导
神经网络反向传播算法(BP算法)
传播原理:反向传播主要依赖于
链式法则
复合函数求导 如下图,y是复合函数:反向传播的优
若只如初見~~
·
2023-01-14 00:59
机器学习
算法
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
数据分析-深度学习Day5
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1
链式法则
小浩码出未来!
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2023-01-13 00:59
深度学习
深度学习
矩阵对矩阵求导,标量对矩阵求导,
链式法则
Z∈R,Ym∗n,Xa∗bZ\inR,Y_{m*n},X_{a*b}Z∈R,Ym∗n,Xa∗bdZdX=dZdY∗dYdX\frac{dZ}{dX}=\frac{dZ}{dY}*\frac{dY}{dX}dXdZ=dYdZ∗dXdY是错误的写法,因为维度不一致:dZdX或dZdY是标量对矩阵求导,结果为a∗b矩阵或m∗n矩阵而dYdX是矩阵对矩阵求导,结果的雅克比矩阵为mn∗pq显然dZdY与dY
防搞活机
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2023-01-12 21:03
矩阵
线性代数
读书笔记-白话机器学习的数学
文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据,画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法12\frac{1}{2}21是方便计算加的梯度下降法学习率η\etaη复合函数微分的
链式法则
参数更新表达式演示程序标准化差值阈值
shichen501
·
2023-01-12 19:10
机器学习
人工智能
深度学习
《PyTorch深度学习实践》Lecture_04 反向传播 Back Propagation
BackPropagation一、重点回顾(一)计算图ComputationalGraph1.简单网络的梯度计算(1)线性模型的计算图实例2.复杂网络的梯度计算(1)两层神经网路(2)存在问题(3)问题解决(二)
链式法则
木夕敢敢
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2023-01-12 11:12
PyTorch深度学习
深度学习
机器学习
python
2021李宏毅机器学习笔记--7.1 backpropagation
2021李宏毅机器学习笔记--7.1backpropagation1摘要2步骤2.1chainrule
链式法则
2.2lossfunction2.2.1forwardpass2.2.2backwardpasscase1
guoxinxin0605
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2023-01-11 06:13
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
Pytorch 深度学习实践Lecture_4 Back Propagation
up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili反向传播可以通过
链式法则
,使得梯度在计算图中进行反向传播在Pytorch中,Tensor对象包含data和grad两个属性 data
endeavor`
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2023-01-10 16:58
Pytorch深度学习实践
pytorch
pytorch深度学习(5)反向传播
目录1.简单神经网络中的梯度:2.复杂的神经网络3.反向传播(Backpropagation)3.1(具体例子)3.2ThecompositionoffunctionsandChainRule(
链式法则
Rise9z
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2023-01-10 16:56
pytorch
深度学习
pytorch
机器学习
人工智能学习(十):什么是贝叶斯网络——伯克利版
目录10.1概率建模10.1.1独立性10.1.2条件独立10.1.2.1条件独立和
链式法则
10.2贝叶斯网络10.2.1图形化的模型符号10.2.2贝叶斯网络的构建10.2.3贝叶斯网络的语义10.2.3
小羊和小何
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2023-01-10 12:18
人工智能基础
学习
人工智能
条件概率
贝叶斯网络
独立性
梯度消失和梯度爆炸及解决方法
其中将误差从末层往前传递的过程需要
链式法则
(ChainRule)的帮助,因此反向传播算法可以说是梯度下降在
链式法则
中的应用。而
链式法则
是一个连乘的形式,所以当层数越深的时候,梯度将以指数形式传播。
Hollyprince
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2023-01-07 11:37
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习之求导
反向传播算法与数学当中求导
链式法则
有非常密切的关系,当前的流行的网络结构,无不遵循这个法则,比如计算视觉当中的LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet,还有其它的各种网络。
彭祥.
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2023-01-05 08:43
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
动手学习深度学习-《自动求导》
向量链式求导法则标量
链式法则
:扩展到向量:yyy是关于标量uuu的一个标量,x\bf{x}x是一个向量yyy是关于向量u\bf{u}u的一个标量,x\bf{x}x是一个向量y\bf{y}y是关于向量u\
快乐活在当下
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2023-01-03 20:36
动手学习深度学习-李沐老师
深度学习
学习
人工智能
tensorflow04
随机梯度下降Gradient激活函数及梯度sigmoidtanhrelu损失函数及梯度
链式法则
函数优化Himmelblau函数优化手写数字问题importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets
非畅6 1
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2023-01-03 09:24
人工智能
深度学习
李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——7-反向传播算法
目录1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理2.
链式法则
3.反向传播算法1.反向传播算法在梯度下降法中的运作原理我们在使用梯度下降法训练神经网络时需要使用反向传播算法。在梯度下降法中,有超参数w和b。
xixi_twinkle
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2022-12-30 16:50
李宏毅_机器学习(2017)
神经网络
深度学习
机器学习
Backpropagation, Intuitions
optimization-2/################################################################内容列表:1.介绍2.简单表达式,解释梯度3.复合表达式,
链式法则
编号1993
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2022-12-30 03:41
python
机器学习
机器学习
神经网络
python
深度学习BackPropagation
目录1.
链式法则
2.前向传播3.后向传播4.计算方式整理5.总结1.
链式法则
根据以前的知识,如果我们需要寻找到目标参数的值的话,我们需要先给定一个初值,然后通过梯度下降,不断对其更新,直到最终的损失值最小即可
Swayzzu
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2022-12-30 03:36
深度学习
深度学习
机器学习
人工智能
梯度下降法推导:多分类问题
文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式
链式法则
求导链式表达式求解∂l∂oj^\frac{\partiall}{\partial\hat{o_j}}∂oj^∂l求解∂oj∂wij
Walden-2020
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2022-12-29 12:46
深度学习笔记
分类
机器学习
算法
梯度下降法推导:逻辑回归二分类问题
文章目录数据集格式基于线性回归+sigmoid实现二分类的表达式
链式法则
求导链式表达式求解∂L∂g\frac{\partialL}{\partialg}∂g∂L求解∂g∂σ\frac{\partialg
Walden-2020
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2022-12-29 12:45
深度学习笔记
逻辑回归
分类
机器学习
深度学习笔记(四):神经网络之
链式法则
详解
简单的说
链式法则
就是原本y对x求偏导,但是由于过程较为复杂,我们引入了一个中间层z,先利用y对z求偏导,在乘上z对x求偏导,这样会使整个计算更为简单。
ZZY_dl
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2022-12-29 12:33
深度学习
神经网络
python
深度学习
基于优化的对抗样本生成算法
参考书籍:AI安全之对抗样本入门深度学习在训练过程中,通过计算样本的预测值与真实值之间的损失函数,之后在反向传递的过程中通过
链式法则
调整模型的参数,不断减小损失函数的值,迭代计算出模型的各层参数。
cqy不是cqy
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2022-12-28 13:24
神经网络
神经网络
深度学习
CNN的Python实现——第六章:梯度反向传播算法
文章目录第6章梯度反向传播算法6.1基本函数的梯度6.2
链式法则
6.3深度网络的误差反向传播算法6.4矩阵化6.5softmax损失函数梯度计算6.6全连接层梯度反向传播6.7激活层梯度反向传播6.8卷积层梯度反向传播
晴晴_Amanda
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2022-12-28 12:11
卷积神经网络的python实现
python
机器学习
算法
pytorch基础(三)- 随机梯度下降
目录梯度介绍激活函数及其梯度Sigmoid/LogisticTanhReLULoss函数及其梯度均方差MSEautograd.grad()求梯度loss.backward()求梯度Softmax
链式法则
单层感知机的求导多输出感知机的求导
链式法则
sherryhwang
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2022-12-27 18:55
pytorch
python
pytorch
【机器学习】详解 BackPropagation 反向传播算法!
首先介绍一下
链式法则
假如我们要求z对x1的偏导数,那么势必得先求z对t1的偏导数,这就是
链式法则
,一环扣一环BackPropagation(BP)正是基于
链式法则
的,接下来用简单的前向传播网络为例来解释
风度78
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2022-12-26 22:09
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
python
深度学习课程笔记(三)Backpropagation 反向传播算法
Backpropagation反向传播算法2017.10.06材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html反向传播算法这里是用到chainrule(
链式法则
a1424262219
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2022-12-26 22:36
人工智能
深度学习笔记(八)神经网络反向传播的梯度下降算法
按照吴恩达老师的话讲,反向传播的数学推导过程实际上是他看过的最复杂的数学之一,涉及线性代数矩阵导数
链式法则
等等,如果你微积分专家,你可以尝试从头进行数学推导,这是机器学习领域最难的推导之一。
Mr.zwX
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2022-12-26 10:57
【深度学习/神经网络】Deep
Learning
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