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反向传播
3D点云深度学习处理的基本概念
4.
反向传播
:利用误差更新权重矩阵。通过链式法则(ChainRule)计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海
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2024-01-20 23:24
深度学习
人工智能
三维点云
图卷积
KNN
动手学深度学习6 自动求导
2.非标量变量的
反向传播
3.分离计算4.Python控制流的梯度计算QA1.ppt上隐式构造和显示构造为什么看起来差不多?
陌上阳光
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2024-01-20 04:47
动手学深度学习
深度学习
人工智能
pytorch
IMDB电影评论的情感分析——paddle
项目地址:IMDB电影评论的情感分析-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点,包括模型的时序结构、模型的前向传播、
反向传播
等掌握长短时记忆网络
伪_装
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2024-01-19 11:23
深度学习
自然语言处理
情感分析
paddle
人工智能
深度学习
自然语言处理
情感分析
深度学习 | 三个概念:Epoch, Batch, 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
)再通俗一点,一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而,当一个Epoch的样本(也就是所有的训练样本)数量可
柠檬先生在搬砖
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2024-01-19 04:36
隐马尔可夫模型【维特比算法】
第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与
反向传播
【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:21
机器学习
算法
人工智能
机器学习
奇异值分解(SVD)【详细推导证明】
第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与
反向传播
【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名
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2024-01-19 03:20
机器学习
机器学习
矩阵分解
Kaggle知识点:训练神经网络的7个技巧
来源:Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练,模型权重使用
反向传播
算法进行更新。
Imagination官方博客
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2024-01-19 00:56
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
反向传播
(Back Propagation)
目录回顾简单模型的梯度计算
反向传播
计算图链式求导链式法则定理:Forward前馈计算
反向传播
BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程
反向传播
过程(逆向求导)练习Pytorch中的前馈过程和
反向传播
过程
chairon
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2024-01-17 14:56
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
人工智能
深度学习基础知识整理
这可以通过
反向传播
算法和梯度下降等优化
Do1phln
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2024-01-17 07:01
ML
深度学习
人工智能
深度学习——第7章 项目实战:自己动手写一个神经网络模型
第7章项目实战:自己动手写一个神经网络模型目录7.1导入数据集7.2定义神经网络输入层、隐藏层、输出层神经元个数7.3网络参数W和b初始化7.4正向传播过程7.5损失函数7.6
反向传播
过程7.7网络参数更新
曲入冥
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2024-01-16 21:01
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习
python
cnn
为什么CNN
反向传播
计算梯度时需要将权重旋转180度
参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html该博客中介绍的较为详细,需要有基本的机器学习知识可以看懂,本菜对自己其推导的过程中做少量的注解。首先是其中关于卷积核翻转180°和误差δ卷积这一部分,刚开始看的一脸懵逼,为什么2
spectre_hola
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2024-01-16 15:29
【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络(随笔,不是很详细)
遗传算法1.3遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,
反向传播
神经网络
感谢地心引力
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2024-01-16 15:49
MATLAB
神经网络
人工智能
深度学习
matlab
YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用
这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用:训练集(TrainingSet):用于模型的训练,即通过
反向传播
和梯度下降等优化算法来调整模型的权重,使其能够从数据中学到有用的特征和模式。
Asus.Blogs
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2024-01-16 06:09
目标识别
YOLO
目标检测
人工智能
深度学习笔记(六)——网络优化(2):参数更新优化器SGD、SGDM、AdaGrad、RMSProp、Adam
并且了解了激活函数和损失函数在神经网络中发挥的重要用途,其中,激活函数优化了神经元的输出能力,损失函数优化了
反向传播
时参数更新的趋势。我们知道在简单的反
絮沫
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2024-01-15 10:49
深度学习
深度学习
笔记
人工智能
深度学习面试题
一、神经网络基础问题(1)Backpropagation(
反向传播
)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。
AI信仰者
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2024-01-14 17:35
李沐 《动手学深度学习》预备知识 线性代数与微积分
预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数(一)标量、向量、矩阵、张量(二)张量运算的基本性质(三)降维(四)点积(五)矩阵向量积、矩阵乘法(六)范数二、微积分(导数、偏导数、梯度、链式法则)三、自动微分(一)非标量变量的
反向传播
丁希希哇
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2024-01-14 07:52
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
线性代数
人工智能
pytorch
[DL]深度学习_神经网络
bp神经网络推导过程目录一、前向传播二、
反向传播
1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、正则化对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化
IAz-
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2024-01-14 05:21
深度学习
深度学习
神经网络
人工智能
损失函数介绍
目录损失函数平均绝对误差均方误差交叉熵损失
反向传播
实战环节损失函数损失函数(LossFunction)是一种用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数。
睡不醒的毛毛虫
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2024-01-14 02:44
PyTorch深度学习快速入门
pytorch
深度学习
python
神经网络
深度学习笔记(三)——NN网络基础概念(神经元模型,梯度下降,
反向传播
,张量处理)
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解,如有遗漏或错误,欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念,广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning,而是一个相对的,能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法
絮沫
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2024-01-14 00:39
深度学习
深度学习
笔记
网络
权值初始化
梯度消失指的是在
反向传播
过程中,梯度逐渐变小,导致较远处的层对参数的更新影响较小甚至无法更新。这通常发生在深层网络中,特别是使用某些激活函数(如sigmoid函数)时。
-恰饭第一名-
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2024-01-13 23:11
机器学习
python
pytorch
2、 前馈和反馈神经网络
*2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型**四、FCN五、ResNet六、
反向传播
爱补鱼的猫猫
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2024-01-13 17:02
深度学习笔记
神经网络
深度学习
cnn
深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)
文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize
反向传播
(BP)CNN本质和优势鞍点的定义和特点?神经网络数据预处理方法有哪些?神经网络怎样进行参数初始化?
搬砖成就梦想
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2024-01-13 16:45
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
学习
笔记
逻辑回归、深度学习简介、
反向传播
LogisticRegression逻辑回归模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic回归的本质是:假设数据服从这个分布,然后使用极大似然估计做参数的估计。Logistic分布是一种连续型的概率分布,其分布函数和密度函数分别为:Logistic分布
梦码城
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2024-01-12 17:57
深度学习
深度学习
机器学习
概率论
YOLOv2相比YOLOv1有哪些进步及改变?
2.1预测更准确(better)2.1.1batchnormalization批标准化有助于解决
反向传播
过程中的梯
AAI机器之心
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2024-01-12 15:21
YOLO
人工智能
深度学习
pytorch
web安全
AI
深度学习课程实验二深层神经网络搭建及优化
实验步骤初始化1、导入所需要的库2、搭建神经网络模型3、零初始化4、随机初始化5、He初始化6、总结三种不同类型的初始化正则化1、导入所需要的库2、使用非正则化模型3、对模型进行L2正则化(包括正向和
反向传播
叶绿体不忘呼吸
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2024-01-12 00:32
实验报告
深度学习
神经网络
人工智能
python
08-20201012 感知机2 感知机的权重调整过程叫不叫
反向传播
?
神经网络的学习主要蕴含在权重和阈值中,多层网络使用上面简单感知机的权重调整规则显然不够用了,BP神经网络算法即误差逆传播算法(errorBackPropagation)正是为学习多层前馈神经网络而设计,BP神经网络算法是迄今为止最成功的的神经网络学习算法。上图的网络中有(d+l+1)*q+l个参数需要确定:输入层到隐层的d×q个权重,隐层到输出层q×l个权重、q个隐层神经元的阈值、l个输出神经元的
野山羊骑士
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2024-01-11 12:08
深度学习中Epoch和Batch Size的关系
在一个Epoch内,神经网络会看到训练数据集中的所有样本一次,进行前向传播、
反向传播
,并更新权重。BatchSize(批大小):BatchSize定义了在每次权重更新之前,模型看到的
Cc小跟班
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2024-01-10 11:06
深度学习
batch
人工智能
反向传播
算法推导过程(看一篇就够了)
反向传播
BackPropagation算法简称BP,算是神经网络的基础了。在神经网络中,正向传播用于模型的训练,模型中的参数不一定达到最佳效果,需要进行“
反向传播
”进行权重等参数的修正。
你好,明天,,
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2024-01-10 06:34
Python代码
深度学习
深度学习
梯度下降和
反向传播
:能改
一、背景1.问题通过顶点坐标公式,求解出抛物线最低点的w坐标,得到了让误差代价最小的w。同样的,也通过算数说明了这种一步到位求解的方式固然是好,但是在输入特征过多、样本数量过大的时候,却非常消耗计算资源。2.思考抛物线最低点的寻找过程,其实不必一步到位,大可以采用一点点挪动的方式。通过在代价函数e与神经元的权重w图像上挪动w过程中发现,在最低点左侧,需要不断将w调大,在最低点右边,需要不断把w调小
一米阳光_Angel
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2024-01-10 06:35
python人工智能--专栏
机器学习
【python】神经网络
构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行
反向传播
6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络(pytorch
岩塘
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2024-01-09 08:43
python
神经网络
开发语言
Pytorch
反向传播
计算图被修改的报错
先看看报错的内容RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.FloatTensor[5,1]],whichisoutput0ofAsStridedBackward0,isatversion2;expectedversion1instead.H
Midsummer啦啦啦
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2024-01-09 07:06
深度学习代码复现报错解决方案
pytorch
python
人工智能
09-20201012 感知机3-感知机的前向传播和
反向传播
可用如下图表示
反向传播
就是通过真实值和预测值的产生的误差返回去调整w和b的过程用流程图来表示,如下说到这里,正向传播就是y=wx+b,如此简单。那么这个
反向传播
的这个loss如果得到呢?
野山羊骑士
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2024-01-09 06:18
一句话总结卷积神经网络
训练时依然采用了
反向传播
算法,求解的问题不是凸优化问题。和全连接神经网络一样,卷积神经网络是一个判别模型,它既可以用于分类问题,也可以用用于回归问题,并且支持多分类问题。
城市中迷途小书童
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2024-01-09 00:48
反向传播
反向传播
(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的算法,它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度,从而更新参数以最小化损失函数。
反向传播
算法可以分为线性
反向传播
和非线性
反向传播
。
人工智能教学实践
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2024-01-08 14:18
教学改革
神经网络
算法
人工智能
反向传播
和梯度下降-1
反向传播
是梯度下降的一种,许多教科书中通常互换使用这两个术语。首先,让我们探讨一下梯度。本质上,训练是对权重集的搜索,这将使神经网络对于训练集具有最小的误差。
人工智能教学实践
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2024-01-08 14:48
人工智能
机器学习
深度学习
人工智能
反向传播
与梯度下降
反向传播
和梯度下降是两个关键步骤,用于计算并更新这些参数。
反向传播
是一种计算梯度的方法,它基于链式法则来计算每个参数对网络误差的贡献。
人工智能教学实践
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2024-01-08 14:17
教学改革
人工智能
神经网络
人工智能
深度学习
2023.12.24周报
目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU
反向传播
三、GRU
Nyctophiliaa
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2024-01-08 14:34
机器学习
深度学习
李宏毅机器学习第一周_初识机器学习
LookingforFunction2、认识一些专有名词二、预测YouTube某天的浏览量一、利用Linearmodel二、定义更复杂的函数表达式三、ReLU函数四、Sigmoid函数与ReLU函数的对比三、
反向传播
Nyctophiliaa
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2024-01-08 14:04
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络中参数与超参数的区别是什么?
在训练过程中,通过
反向传播
和梯度下降等方法不断更新这些参数,以最小化损失函数。作用:参数直接决定了
CA&AI-drugdesign
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2024-01-08 11:21
GPT4
神经网络
人工智能
深度学习
【Python】全连接神经网络
全连接神经网络一、前言二、
反向传播
算法(Backpropagation)3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络(FullyConnectedNeuralNetwork
Jc.MJ
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2024-01-08 10:56
Python
python
神经网络
开发语言
线性回归模型:简化版的神经网络
线性回归与神经网络的联系与区别:理解线性梯度
反向传播
线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式,尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。
Aitrainee
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2024-01-07 22:05
深度神经网络
线性回归
神经网络
算法
线性回归与神经网络的联系与区别:理解线性梯度
反向传播
线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。虽然它没有像深度神经网络那样多层结构,但它依然包含了输入层、输出层和可调参数(权重和偏置项),并且也需要使用梯度下降算法来训练模型。在线性回归模型中,我们假设输入和输出之间存在线性关系,即输出是输入的加权和加上一个偏置项。我们通过训练来找到最优的权重和偏置项,使得模型的预测值和真实值之间的误差最小。在
Aitrainee
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2024-01-07 22:35
深度神经网络
线性回归
神经网络
机器学习
深度学习
PyTorch初级教程PyTorch深度学习开发环境搭建全教程深度学习bug笔记深度学习基本理论1:(MLP/激活函数/softmax/损失函数/梯度/梯度下降/学习率/
反向传播
/深度学习面试)深度学习基本理论
机器学习杨卓越
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2024-01-07 19:14
深度学习
人工智能
FCN学习-----第一课
语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点:神经网络:前向传播和
反向传播
卷积神经网络:CNN,卷积,池化,上采样分类网络:VGG
湘溶溶
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2024-01-07 07:56
分割
深度学习
学习
深度学习
人工智能
python
深度学习中的
反向传播
数学计算过程
反向传播
的数学计算过程1计算关于X关于的雅可比矩阵2计算各分量的偏导和**/**v投影各方向上的累加和3确定最终分量的梯度计算表达式4y.backward(v)根据函数中有无参数v进行计算=======
大小猫吃猫饼干
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2024-01-07 07:25
深度学习pytorch
深度学习
人工智能
李沐-《动手学深度学习》-- 01-预备知识
中的每一个元素对矩阵B中的每一个元素求导梯度指向的是值变化最大的方向分子布局和分母布局:b.常识axis=1代表行axis=0代表列nn.model.eval()将模型设置为评估模式,只输入数据然后得出结果而不会做
反向传播
叮咚Zz
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2024-01-07 00:17
深度学习
深度学习
人工智能
机器学习
神经网络
pytorch
常见神经网络类型之前馈型神经网络
、前馈型神经网络常见的前馈型神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络(径向基函数神经网络)(1)感知器网络:也被称作感知机,主要用于模式分类,也可以用作学习控制和基于模式分类的多模态控制(2)
反向传播
神经网络
繁花似锦之流年似水
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2024-01-06 10:04
大语言模型占显存的计算和优化
per_device_train_batch_size*gradient_accumulation_steps=计算梯度的数据数)gradient_checkpointing(前项激活值里面有很多是不需要存的,可以在
反向传播
再次
鱼鱼9901
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2024-01-05 12:39
nlp
语言模型
人工智能
自然语言处理
神经网络中的梯度爆炸
梯度爆炸是深度学习中的一种常见问题,指的是在
反向传播
过程中,某些梯度的值变得非常大,导致数值溢出或趋近于无穷大。梯度爆炸通常会导致训练不稳定,模型无法收敛,或者产生不可靠的结果。
Recursions
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2024-01-05 03:15
Pytorch
深度学习课程实验一浅层神经网络的搭建
2、理解神经网络的基础:通过实现一个简单的神经网络模型(即使它只有一个隐藏层),可以更好地理解神经网络的工作原理,包括前向传播和
反向传播
过程,以及如何通过调整权重和偏置来优化模型。3、为更复杂的任务
叶绿体不忘呼吸
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2024-01-04 21:08
实验报告
深度学习
神经网络
人工智能
python
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