链式法则第4页

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1993·2022-12-30 03:41

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·2022-12-30 03:36

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-2020·2022-12-29 12:46

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-2020·2022-12-29 12:45

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·2022-12-29 12:33

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·2022-12-28 13:24

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·2022-12-28 12:11

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·2022-12-27 18:55

【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78·2022-12-26 22:09

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

a1424262219·2022-12-26 22:36

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·2022-12-26 10:57

深度学习基础（一）

深度学习理论知识文章目录深度学习理论知识写在前面卷积神经网络发展机器学习分类器KNN线性分类器优化方法图像的特征介绍神经网络梯度反向传播——是链式法则的递归调用卷积神经网络卷积神经网络的历史——一些比较重要的网络卷积神经网络训练卷积神经网络激活函数数据处理训练优化

用户昵称还已存在·2022-12-25 17:26

【机器学习】反向传播推导

链式法则（ChainRule）链式法则通常有两种情形：Case1：x对z的微分通过y拆成两项Case2：s对z的的微分通过x和y拆成两项反向传播（Backpropagation）反向传播过程中，我们要算每一个输出结点的损失

小小草帽·2022-12-23 09:37

反向传播与梯度下降

文章目录前言一、梯度下降（GradientDescent）二、链式法则（chainrule）三、反向传播（backpropagation）1.forwardpass（前向模式）2.backwardpass3

炼丹师小米·2022-12-23 09:03

深度学习里面的梯度消失和梯度爆炸现象

反向传播要用链式法则，就是连乘，梯度将以指数形式传播很容易导致消失和爆炸。梯度消失：如果神经网络层数比较深，或者激活函数选择不合适，如sigmoid，它的梯度都小于0.25，会导致梯度消失。

CVplayer111·2022-12-22 18:38

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

DecafTea·2022-12-22 18:31

梯度消失和梯度爆炸

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。

XJU…·2022-12-22 18:00

[学习日志] 白板推导-概率图模型

这里写目录标题背景介绍随机变量的基础知识加法法则乘法法则(以上两个法则是最基础的，其他都来源于此)链式法则贝叶斯法则高维困境几种简化方式假设相互独立朴素贝叶斯分类——基于独立假设马尔可夫链HMM隐马尔可夫模型条件独立性假设图有向图

烫烫烫烫的若愚·2022-12-20 17:31

多分类 - 手写识别体-3层

需具备知识：二元函数的偏导数的求解和意义链式法则求导数据集的下载使用以下git命令克隆：gitclonehttps://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning

ScrapingBoy·2022-12-19 09:29

Educode--全连接层和激活函数的反向传播的实现

神经网络的反向传播在之前的实训中，我们学习了神经网络通过反向传播来计算每个参数的梯度，同时反向传播的核心思想是求导的链式法则，即：∂x∂l=∂f(x)∂l⋅∂x∂f(

风落寒冬·2022-12-18 09:31

Pytorch--自动求导

然后就可以利用链式法则对其进行梯度传播了。完成计算之后，调用.backward()函数（即

qq_45839415·2022-12-16 06:36

矢量函数导数与梯度

下面举几个常用的例子：（1）二次函数：其梯度为：（2）矩阵函数：考虑如下函数f：Sn到R：其梯度为：3.链式法则与单变量的相似，有如下的链式法则：假设函数f：Rn到Rm，函数g：Rm到Rp，定义复合函数

fdhulala·2022-12-14 13:28

dejahu的深度学习学习笔记04-关于模型训练你需要了解的一些知识

前面我们讨论了线性回归、softmax分类和感知机这些模型，这些模型构建的过程都是有监督的学习，需要借助大量的样本来学习最优的参数，基本原理时通过链式法则使用梯度下降来对参数进行调整。

肆十二·2022-12-14 07:02

pytorch04

梯度常见函数梯度：激活函数及梯度torch.sigmodtorch.tanhF.reluLOSS及梯度MSEAutograd.gradLOSS.backwardF.softmax感知机及梯度链式法则

非畅6 1·2022-12-12 01:52

李宏毅机器学习笔记——深度学习介绍及反向传播

深度学习介绍及反向传播深度学习的三个步骤第一步——定义模型（NN）第二步——定义模型的好坏第三步——找到较优模型反向传播链式法则具体细节深度学习的三个步骤与之前的回归内容一样，可以概括为三个步骤。

Brandon1017·2022-12-11 04:20

深度学习中梯度消失原因、梯度爆炸及解决方案

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。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。梯度消失问题一般随着网络层数的增加会变得越来越

Fighting_1997·2022-12-10 15:55

CS231n-Lecture4:神经网络和反向传播（Neural Networks and Backpropagation）

神经网络和反向传播神经网络反向传播链式法则模块化：Sigmoid示例神经网络如上图，是一个2层的神经网络，其中h=max(0,x)h=max(0,x)h=max(0,x)，函数max(0,x)max(0

二叉树不是树_ZJY·2022-12-09 07:44

Lecture4 神经网络与反向传播(1)

一、反向传播1.定义反向传播就是用链式法则逐层计算导数再在每个输入节点中存上函数对当前这个节点上输入的参数的偏导值。

pinkshell_1314·2022-12-09 07:43

神经网络入门（一）

2.2Sigmoid型函数2.3Hard-Logistic函数和Hard-Tanh函数2.4ReLU函数2.5常见的激活函数及其导数4.前馈神经网络4.1前馈神经网络简介4.2参数学习5.反向传播算法5.1链式法则

叫我胡萝北·2022-12-07 12:42

《动手学》-BN层,BN与LN区别

目录1.理论1.1问题引出1.2基本定义1.3作用1.4总结2.代码3.QA1.理论1.1问题引出批量归一化底部就是靠近输入那一层正向forward算出损失来，通过反向得到梯度，根据链式法则，梯度相乘，

暄染落墨·2022-12-06 18:03

神经网络正向传播和反向传播

反向传播（back-propagation）：沿着从输出层到输入层的顺序，依据链式法则，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。

coding-day·2022-12-04 14:04

(十)再探反向传播和神经网络优化

文章目录1.背景介绍2.神经网络的模型3.神经网络中的参数更新初探3.1随机查找取最优3.2局部随机查找参数更新3.3沿着梯度反方向更新4.链式法则与反向传播5.梯度方向的参数更新策略6.学习率退火6.1

恒友成·2022-12-04 14:29

《深度学习》读书笔记：第3章概率与信息论

目录第3章概率与信息论3.1为什么要使用概率3.2随机变量3.3概率分布3.3.1离散型变量和概率质量函数3.3.2连续型变量和概率密度函数3.4边缘概率3.5条件概率3.6条件概率的链式法则3.7独立性和条件独立性

feiwen110·2022-12-04 04:20

《深度学习》同步学习笔记第三章——概率与信息论

深度学习》同步学习笔记第三章——概率与信息论3.1为什么要使用概率3.2随机变量3.3概率分布3.3.1离散型变量和概率质量函数3.3.2连续型变量和概率密度函数3.4边缘概率3.5条件概率3.6条件概率的链式法则

克小洛·2022-12-04 04:48

深度学习花书学习笔记第三章概率和信息论

离散型：连续型:条件概率：主要公式：条件概率的链式法则：联合分布符合条件概率的链式法则。若变量相互

liutianheng654·2022-12-04 04:15

【阅读笔记】《深度学习》第三章：概率与信息论

深度学习——第三章：概率与信息论前言概率与信息论1.为什么要使用概率2.随机变量3.概率分布3.1离散型变量和概率质量函数3.2连续型变量和概率密度函数4.边缘概率5.条件概率6.条件概率的链式法则7.

HERODING23·2022-12-04 04:41

深度学习-第三章概率与信息论

前言概率论学科定义概率与信息论在人工智能领域的应用3.1，为什么要使用概率论3.2，随机变量3.3，概率分布3.3.1，离散型变量和概率质量函数3.3.2，连续型变量和概率密度分布函数3.4，边缘概率3.5，条件概率3.5.1，条件概率的链式法则

嵌入式视觉·2022-12-04 04:08

反向传播算法

[5分钟深度学习]#02反向传播算法_哔哩哔哩_bilibili反向传播算法思想：利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值w和b的偏导与输入、输出和真实值有关求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6，假设学习率为

今天也要debug·2022-12-03 03:04

计算机视觉算法面试必备知识点（2022必会）

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。

秃顶·2022-12-02 13:37

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-误差反向传播法

CONTENTS五、误差反向传播法5.1计算图5.2链式法则5.3反向传播5.4简单层的实现5.5激活函数层的实现5.6Affine/Softmax层的实现5.7误差反向传播法的实现五、误差反向传播法5.1

柃歌·2022-12-02 12:24

深度学习之矩阵计算

目录矩阵计算（求导数）标量导数亚导数：遇到导数不可微的函数可采用分段函数表示导数梯度物理意义：深度学习的应用：梯度计算向量链式法则自动求导计算图显式构造隐式构造自动求导的两种模式复杂度求导是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤矩阵计算

Summerke123·2022-12-01 10:54

【CNN基础知识】一文详解反向传播（Backpropagation）在CNN中如何具体实现——卷积、池化(上)

目录写在前面正文1.卷积层中的反向传播1.1链式法则Case1Case21.2前向传播1.

ESRSchao·2022-11-30 13:40

TensorFlow基础10-（误差反向传播算法以及实现多层神经网络）

记录TensorFlow听课笔记文章目录记录TensorFlow听课笔记一，误差反向传播算法二，链式求导法则三，隐含层有多个神经元的误差反向传播四，激活函数五，实现多层神经网络一，误差反向传播算法利用链式法则

兔子警官QAQ·2022-11-30 08:44

深度学习基础6（微分，偏导，梯度，链式法则）

微积分如下图所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是**积分（integralcalculus）**的起源微积分的另一支，**微分（differentialcalculus）**被发明出来。在微分学最重要的应用是优化问题，即考虑如何把事情做到最好，这种问题在深度学习中是无处不在的。在深度学习中，我们“训练”模型，不

lj_FLR·2022-11-29 08:18

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

）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·2022-11-29 06:44

深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现

在上一节中《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》，我们介绍了误差反向传播的计算图与导数计算的链式法则，这一节主要介绍计算图中各计算节点的误差反向传播计算方式，以及加法与乘法层的实现

阿_旭·2022-11-29 06:13

Torch学习自动求梯度

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）。

qq_39033580·2022-11-27 18:04

学习笔记三：MLP基本原理、矩阵求导术推反向传播、激活函数、Xavier

1.6梯度下降和链式求导1.7度量学习二、矩阵求导术2.1标量对向量求导2.2向量对向量求导2.3标量对矩阵的矩阵2.4向量求导及链式法则2.5BP反向传播2.5激活函数及其导数三、神经网络调优3.1激活

神洛华·2022-11-27 10:24

学习笔记三：深度学习DNN