backward

运用tensorflow全连接神经网络进行MNIST手写数字图像识别

1模块提炼1.1template_forward.pya结构分析b代码分析1.2template_backward.pya结构分析b代码分析2MNIST手写数字识别——模块化编写2.1forward.py2.2backward.py
zhoujl48·2018-07-26 15:40

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter6

这里推一波中国大学MOOC，很好的学习平台，质量高，种类全，想要学习的话很有用的）本篇是第六章的学习笔记,前面五章的笔记可以翻看我的博客~Chapter6全连接网络实践关于上节课留下来的断点续训问题修改mnist_backward.py
tuzixini·2018-07-24 11:23

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH6_1 输入手写数字输出识别结果

输入手写数字输出识别结果实现断点续训输入真实图片,输出预测结果实现断点续训，在mnist_backward.py里加入三行代码即可：withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer
一颗Lychee·2018-07-19 10:34

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH5_2/3 实现手写体 mnist 数据集的识别任务

实现手写体mnist数据集的识别任务,共分为三个模块文件,分别是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程文件(mnist_backward.py
一颗Lychee·2018-07-19 09:06

PyTorch的学习笔记02 - backward( )函数

创建一个Tensor时，使用requires_grad参数指定是否记录对其的操作，以便之后利用backward()方法进行梯度求解。
风海流·2018-07-16 11:42

python pytorch学习（二）

可以调用.backward()方法，然后所有的梯度计算会自动完成。注意的是，通过.data属性来访问原始的张量。
言希0127·2018-07-15 20:38

class8--tensorflow:神经网络搭建八股

后续的课程都将应用实现，所以很多东西需要模块化搭建模块化的神经网络八股:前向传播就是搭建网络，设计网络结构（forward.py）反向传播就是训练网络，优化网络参数(backward.py)分.成了三个模块
木子若鱼·2018-07-12 20:28

MXNet-获取中间层输出及相应的梯度

最近为了得到CNN中每一层激活值对应的梯度（自动计算的梯度只有每一层对应的权值和偏置，MX又没有pytorch那样的backward_hook那样的神器），考虑用autograd.中的一些函数来实现.autograd.attach_grad
CodePlayHu·2018-06-12 17:10

（四）PyTorch学习笔记——PyTorch学习笔记——Torch张量库、Variable变量和自动求导

张量库张量是一个可以被超过二维索引的矩阵的一般化，可以是n维，用法类似numpy2、Variable变量变量知道怎么创建的它们自己的过程，比Tensor多了grad_fn等额外的东西3、自动求导在任意变量上使用.backward
HawardScut·2018-06-07 18:16

Linux Bash 命令窗口快捷键

移动光标ctrl+a:移到行首（ahead）ctrl+e:移到行尾（end）alt+b:前移一个单词alt+f:后移一个单词ctrl+xx:行首到当前光标替换ctrl+b:前移一个字符(backward
星空冰淇淋·2018-06-01 15:58

Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络及运算时间评测

Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下之前已经介绍过了AlexNet的网络构建了，这次主要不是为了训练数据，而是为了对每个batch的前馈（Forward）和反馈（backward
Felaim·2018-05-24 14:05

RNN的python实现

代码见https://github.com/cs123951/machine_learning_practiceRNN.ipynb和RNN_add.py实现的难点主要在于backward层。
cs123951·2018-05-22 21:42

PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)
yuquanle·2018-05-22 08:14

逐步回归的R语言实现

逐步删去某个变量，使指标值达到最优为止逐步筛选法综合上述方法衡量标准R2：越大越好AIC：越小越好step()usage:step(object,scope,scale=0,direction=c("both","backward
1ia0·2018-05-20 16:19

python之turtle库学习（海龟图形）

turtle.forward(25)2.backward()|bk()|back():向后移动指定的距离。参数：一个数字（integerorfloat)）。turtle.backwa
鎏嫣宫守护·2018-05-08 17:00

DUC/STDN的caffe源码实现

先不谈源码，等backward写完后在放到我的git上面。因为之前也没怎么写过layer，所以此处记录会犯错的地方。
Dlyldxwl·2018-05-07 20:46

Eclipse 中的查找操作

find：查找的内容Replacewith：替换查到的内容Forward：页面内向下查找Backward：页面内向上查找All：整个页面内查找Selectedlines：鼠标选取的内容内查找（鼠标选取的颜色有些不明显
那就这样吧_01·2018-04-27 22:47

Turtle常用命令

1、运动命令forward(a)向前移动a长度backward(a)向后移动a长度right(a)向右转动a度left(a)向左移动a度goto(x,y)移动到坐标（x,y）位置speed(speed)
伪琴客·2018-04-21 14:03

反向传播 Backward Prorogation

原文：HemanthKumarMantri'sanswertoHowdoyouexplainbackpropagationalgorithmtoabeginnerinneuralnetwork?-Quora误差逆向传播误差逆向传播（BackwardProrogationofErrors）是人工智能神经网络（ArtificialNeuralNetwork）常用的训练方法之一，是一种监督学习方法，即训
Gao_Ge·2018-04-21 13:47

caffe中求解器介绍

调用Forward->调用Backward->更新权值，反复迭代优化模型。周期性地评估测试网络。在优化过程中保存模型、求解器状态等快照。为了让权值从初始化状
Rasin_Wu·2018-04-16 16:15

[redis] zset数据结构

你可以获取排名第几到第几的数据二、数据结构sortedset-有序集合在redis中有两种实现1.ziplist，压缩双向链表,相关链接2.skiplist,跳表实现三、skiplist数据结构score:分值，用于排序backward
gonaYet·2018-04-14 14:20

Pytorch多次求导保留计算图的方法

通过调用backward我们可以进行一次自动求导，如果我们再调用一次backward，会发现程序报错，没有办法再做一次。
青城下·2018-04-12 14:51

cs231n-assignment3的笔记

rnn_step_forward，直接按照公式即可：next_h=np.tanh(x.dot(Wx)+prev_h.dot(Wh)+b)#[N,H]cache=(x,prev_h,Wx,Wh,b,next_h)rnn_step_backward
Zamirquito·2018-04-03 21:45

[Pytorch]：自定义网络层

backward()梯度计算操作。
chamsu·2018-03-19 10:53

python初学者学习turtle（海龟）模块

turtle模块的部分函数命令说明turtle.forward(distance)向当前画笔方向移动distance像素长度turtle.backward(distance)向当前画笔相反方向移动distance
-葵藿倾阳·2018-03-16 17:12

PyTorch官方中文文档：torch.autograd

torch.autograd.backward(variables,grad_variables,retain_variabl
aibbtcom·2018-03-10 16:49

【程序员基础篇】vi

光标移动到这个屏幕第一行的第一个字符M:光标移动到这个屏幕的中夬那一行的第一个字符G:文档的最后一行b:以单词为单位往前跳动光标w:以单位切单位往后跳动光标ctrl+f(forward):下一页ctrl+b(backward
luckyyulin·2018-03-03 00:00

linux实用 - vim查找

而命令F是向后（Backward）搜索。例如Fx是向后搜索字母x。与f和F这两个相类似的是t和T命令。
Jessie-via·2018-02-23 13:40

DeepLearning - Forard & Backward Propogation

InthepreviouspostIgothroughbasic1-layerNeuralNetworkwithsigmoidactivationfunction，includingHowtogetsigmoidfunctionfromabinaryclassificationproblem?NNisstillanoptimizationproblem,sowhat'sthetargettoopt
风雨中的小七·2018-02-19 02:00

PyTorch:线性回归和逻辑回归实战

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)
yuquanle·2018-02-11 00:42

python turtle库

1.运动命令turtle.forward(d)/turtle.fd(d)向前移动dturtle.backward(d)向后移动dturtle.right(degree)向右转多少度turtle.left
Nicht_Sehen·2018-01-26 11:20

torch 的 forward 和 backward

Criterions有其forward和backward函数https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.mdModule也有其forward
guotong1988·2018-01-01 11:17

torch.autograd.backward中的参数问题

torch.autograd.backward(variables,grad_variables=None,retain_graph=None,create_graph=False)给定图的叶子节点variables
coordinate_blog·2017-12-30 19:30

Python模块之turtle使用大全！

turtle.pendown()#放下画笔turtle.penup()#抬起画笔turtle.pensize(int)#设置画笔宽度，值为整数型turtle.forward(float)#讲话比向前移动一定的角度turtle.backward
haeasringnar·2017-12-26 15:32

volatile 和 requires_grad在pytorch中的意思

Backward过程中排除子图pytorch的BP过程是由一个函数决定的，loss.backward()，可以看到backward()函数里并没有传要求谁的梯度。
qq_27292549·2017-12-10 22:01

绘图库_turtle

图形绘制库turtle库绘制函数turtle.forward(distance)默认起点为窗口正中心，向右为前turtle.backward(distance)turtle.right(degree)turtle.left
Dif3371·2017-12-07 19:27

绘图库_turtle

图形绘制库turtle库绘制函数turtle.forward(distance)默认起点为窗口正中心，向右为前turtle.backward(distance)turtle.right(degree)turtle.left
Dif3371·2017-12-07 19:27

pytorch入门（二）——自动求导函数

requires_grad=True)其中变量x会有一个grad空间y=x+1print(y.grad_fn)y会有一个grad_fn空间2、反向传播求导1）输出结果为一维时z=y*y*3out=z.mean()out.backward
仲夏199603·2017-12-06 11:17

PyTorch学习总结(二)——基于torch.utils.ffi的自定义C扩展

接下来你可以找到一个模块的forward和backward函数的实现，其主要实现输入相加的功能。在你的.c文件中，你可以使用#include和#include指令来分别包含TH及THC。
manong_wxd·2017-12-05 14:28

A trap of parameter ‘size_average’ in pytorch 详解

2,2),requires_grad=True)target=Variable(torch.Tensor([[3,3],[3,3]]))output=loss(input,target)output.backward
IAMoldpan·2017-12-01 21:54

对pytroch中torch.autograd.backward的思考

反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分，torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方>>>importtorch>
IAMoldpan·2017-11-29 16:37

python可以玩的海龟（turtle）画图软件

我们先设置一下基本的属性：1,运动属性forward(d)向前移动距离d代表距离backward(d)向后移动距离d代表距离right(degree)向右转动多少度left(degree)向左转动多少度
科研路上的小曹·2017-11-12 20:58

Pytorch入门学习（八）-----自定义层的实现（甚至不可导operation的backward写法）

总说虽然pytorch可以自动求导，但是有时候一些操作是不可导的，这时候你需要自定义求导方式。也就是所谓的“Extendingtorch.autograd”.官网虽然给了例子，但是很简单。这里将会更好的说明。#扩展torch.autogradclassLinearFunction(Function):#必须是staticmethod@staticmethod#第一个是ctx，第二个是input，其
Hungryof·2017-10-25 20:48

Python turtle库入门小练习

penup()提起画笔，与pendown()配对使用pensize(width)设置画笔线条的粗细为指定大小表2：turtle库的画笔运动的函数（共13个）函数描述forward()沿着当前方向前进指定距离backward
winycg·2017-09-17 15:24

[USACO06FEB]数字三角形Backward Digit Su…

题目描述31244367916有这么一个游戏：写出一个1～N的排列a[i]，然后每次将相邻两个数相加，构成新的序列，再对新序列进行这样的操作，显然每次构成的序列都比上一次的序列长度少1，直到只剩下一个数字位置。现在想要倒着玩这样一个游戏，如果知道N，知道最后得到的数字的大小sum，请你求出最初序列a[i]，为1～N的一个排列。若答案有多种可能，则输出字典序最小的那一个。当无解的时候，请什么也不输出
Stockholm_Sun·2017-08-23 10:11

caffe中backward过程总结

backward是利用代价函数求取关于网络中每个参数梯度的过程，为后面更新网络参数做准备。
向阳+·2017-07-22 21:15

Softmax层解析

SoftmaxWithLossLayer，这里我们仅仅讲讲Caffe的SoftmaxLayer定义输入在Caffe的世界里，每一层的输入叫做Bottom，输出叫做Top，而Caffe的Forward就是通过Bottom计算Top的过程，而Backward
懒人元·2017-07-18 21:01

PyTorch中的backward

接触了PyTorch这么长的时间，也玩了很多PyTorch的骚操作，都特别简单直观地实现了，但是有一个网络训练过程中的操作之前一直没有仔细去考虑过，那就是loss.backward()，看到这个大家一定都很熟悉
SherlockLiao·2017-07-10 22:38

Pytorch学习笔记（三）

(6)在Pytorch中实现自己定义的层：在Pytorch中实现自己定义的层需要继承torch.autograd.Function类，然后实现其中的forward和backward方法，代码如下所示：#
kongshuchen·2017-05-16 00:27

RNN 的训练

那这篇Blog就是专为那些已经会forward-pass,backward-pass,和SGD但不太理解BPTT的朋友准备的。注意：在本文中所有RNN均指代VanillaRecurrentNuero
nezha92·2017-05-13 10:45
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