DNN反向传播

反内卷，大疆强制21点下班；网易数智回应“关闭公有云”传闻；ChatGPT成为全球职场最受欢迎AI工具 | 极客头条

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极客日报·2025-03-10 11:18

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

模型训练流程PyTorch训练循环流程通常包括：加载数据批量处理执行正向传播计算损失反向传播更新权重一个典型的训练流程将这些步骤合并到一个迭代过程中，在数据集
梦想画家·2025-03-09 13:24

tensorflow keras 报错 ：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何
研志必有功·2025-03-09 06:26

深度学习模型：原理、应用与代码实践

一、深度学习基础理论神经网络基本原理神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例，前向传
accurater·2025-03-08 07:43

【AI】YOLOv7部署在NVIDIA Jetson Nano上

AI】YOLOv7部署在NVIDIAJetsonTX2上2、下载编译2.1源码下载https://github.com/AlexeyAB/darknet2.2编译1）修改MakefileGPU=1CUDNN
郭老二·2025-03-08 00:26

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线
accurater·2025-03-08 00:49

雷军：卖车的成功来得有点猝不及防；微信聊天记录上线“瘦身”新功能；阿里发布全新推理模型QwQ-32B | 极客头条

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极客日报·2025-03-07 14:48

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

https://www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST
北辰alk·2025-03-07 13:40

【学习笔记5】Linux下cuda、cudnn、pytorch版本对应关系

一、cuda和cudnnNVIDIACUDAToolkit（CUDA）为创建高性能GPU加速应用程序提供了一个开发环境。
longii11·2025-03-07 08:56

【踩坑日记23】UserWarning: Plan failed with a cudnnException: CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPTOR

diffusion_ddpo/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py:456:UserWarning:PlanfailedwithacudnnException
longii11·2025-03-07 08:56

BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化

引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一
Acd_713·2025-03-06 13:58

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。
小赖同学啊·2025-03-05 19:05

曝罗永浩挖走小米前50号员工要做AIOS；谷歌呼吁美国政府不要拆分公司；Copilot+PC能本地运行DeepSeek|极客头条

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极客日报·2025-03-05 12:55

DeepSeek理论利润率高达545%；谷歌联合创始人布林要求员工每周工作60小时；曝域名ai.com要价1亿美元|极客头条

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极客日报·2025-03-03 13:54

Torch安装必知

从硬件到Torch的支持链条如下Nvidia显卡Nvidia显卡驱动CudaTorchCudnncudnn对torch不是必需，部分项目会依赖cudnn。
m0_52111823·2025-03-03 08:43

反向传播（Backpropagation）直觉理解

反向传播（Backpropagation）直觉理解1.为什么要有反向传播？想象你在练习投篮，目标是让篮球进框。但你一开始投的方向可能偏左、偏右，或者力道过大、过小。
忍者算法·2025-03-03 07:32

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。
小宇爱·2025-03-02 22:23

window11和Ubuntu20.04安装Nvidia驱动和CUDA的正确方法

Win11Ubuntu20.04双系统安装解决ubuntu+win11双系统时间不一致问题Ubuntu:系统分区一、安装Nvidia驱动参考：Ubuntu20.04安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、CUDNN
qq_29128985·2025-03-01 07:20

LSTM：解决梯度消失问题

当网络的层数增加时，反向传播的梯度会随着
AI天才研究院·2025-02-28 19:57

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5

安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本，目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。
听微雨·2025-02-26 14:03

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow
一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

复试英文准备方法

重点提升专业术语积累、文献结构理解和即时翻译能力：一、核心能力针对性训练专业术语速记建立术语库：-每天整理《算法导论》《人工智能：现代方法》等经典教材目录中的核心术语（如：Backpropagation-反向传播
小王Jacky·2025-02-26 11:12

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

然而，你可以通过一些间接的方法来实现这一目标，比如将PyTorch模型转换为ONNX格式，然后使用OpenCV的DNN
FL1623863129·2025-02-25 23:18

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常
糖葫芦君·2025-02-25 23:16

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。
SylviaW08·2025-02-25 22:37

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后，到官网下载对应版本的软件CUDA：CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN
社会闲散人员中的代码爱好者·2025-02-24 14:49

英伟达确认RTX 5090和5070 Ti存在制造问题；DeepSeek-R1成Hugging Face最受欢迎大模型|极客头条

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极客日报·2025-02-24 12:33

QT开发技术 [opencv加载onnx模型，dnn推理]

推理显示std::stringfileName=QCoreApplication::applicationDirPath().toStdString()+"/Model/best.onnx";cv::dnn
增援未来章北海·2025-02-22 23:09

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播。一个epoch是将所有训练样本训练一次的过程。Batch（批/一批样本）：将整个训练样本分成若干个batch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

苹果高管回应自研C1基带；Jim Keller：伟大的Intel价值1万亿美元绝不能贱卖；Grok 3将免费提供 | 极客头条

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极客日报·2025-02-21 11:27

Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn

1.禁用nouveaulsmod|grepnouveausudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加语句：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱
weixin_38679037·2025-02-21 01:19

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法
Bin二叉·2025-02-19 19:37

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

这种方法可以防止梯度在反向传播过程中变得过大。2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。
路野yue·2025-02-18 12:40

判断是否安装了cuda和cuDNN

#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint
幽殇默·2025-02-17 23:25

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super
FL1623863129·2025-02-17 23:55

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）
星星点点洲·2025-02-17 00:34

机器学习入门-读书摘要

因为里面的反向传播和链式法则特别难懂，又网上搜了相关内容进行进一步理解，参考的以下文章（个人认为都讲的都非常好）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https:/
不像程序员的程序媛·2025-02-16 03:53

合作阿里后，传苹果仍将和百度合作开发AI；库克预告2月19日迎接“家庭新成员”；Gemini宣布上线全局记忆功能 | 极客头条

整理|郑丽媛出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！
极客日报·2025-02-14 14:04

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入
zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57
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