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反向传播
全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络 通俗的解释
全连接网络在训练时通常使用
反向传播
算法来调整权
香至-人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
·
2024-01-04 15:25
机器学习人工智能
神经网络
网络
cnn
图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么
尤其是基于误差
反向传播
(ErrorBackPropagation)算法的多层前馈
「已注销」
·
2024-01-04 13:16
神经网络
深度学习
机器学习
【转】
反向传播
方向更新w和b的值(讲的很清楚!)
地址链接:https://www.kancloud.cn/chengjie/machinelearning-python-deeplearning-tensorflow/629941
mrcricket
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2024-01-04 12:13
训练神经网络的7个技巧
随机梯度下降与批量学习三、技巧2:打乱样本顺序四、技巧3:标准化输入五、技巧4:激活函数六、技巧5:选择目标值七、技巧6:初始化权重八、技巧7:选择学习率九、其他总结前言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
JOYCE_Leo16
·
2024-01-04 10:51
计算机视觉
神经网络
人工智能
深度学习
了解深度学习优化器:Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam
在训练过程中执行的最常见算法之一是
反向传播
,包括神经网络相对于给定损失函数的权重变化。
反向传播
通常通过梯度下降来执行,梯度下
无水先生
·
2024-01-04 09:13
机器学习
人工智能
深度学习
人工智能
RNN 为什么不能直接
反向传播
?为什么会出现梯度消失和梯度爆炸?
RNN应该是目前用的比较多的技术框架,无论是NLP还是CV等领域,今天我们就详细的讲解一下关于RNN的具体知识1、RNN为什么不能直接
反向传播
呢?
Humprey
·
2024-01-04 08:26
NNDL学期知识点总结 [HBU]
目录零碎考点第4章全连接神经网络/前馈神经网络4.1神经元4.1.1Sigmoid型函数4.1.2ReLu函数4.3前馈神经网络4.4
反向传播
算法卷积神经网络5.3参数学习5.4几种典型的卷积神经网络5.4.1LeNet
洛杉矶县牛肉板面
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2024-01-04 07:24
深度学习
深度学习
人工智能
rnn
lstm
52从 0 到 1 实现卷积神经网络--
反向传播
和多层神经网络实现
反向传播
和多层神经网络实现在实验开始之前,为了方便阅读,并复用之前的部分代码,我们首先将上一次试验完成的内容粘贴至此。
Jachin111
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2024-01-04 05:52
神经网络——torch.optim优化器的使用
backward()
反向传播
。文章目录一、官方文档1.什么是torch.optim?
baidu_huihui
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2024-01-03 08:27
神经网络
深度学习
python
机器学习
优化器
机器学习基础面试点
zhuanlan.zhihu.com/p/82105066一.常见手推公式部分1.1LR手推、求导、梯度更新1.2SVM原形式、对偶形式1.3FM公式推导1.4GBDT手推1.5XGB推导1.6AUC计算1.7神经网络的
反向传播
二
mylaf
·
2024-01-03 05:07
MATLAB下载DeepLearnToolbox-master工具箱
二、工具箱文件目录说明工具箱中包含的目录NN/-前馈
反向传播
神经网络库CN
小柴狗
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2024-01-02 16:20
MATLAB
深度学习
matlab
图像处理
深度学习
LeNet网络(1989年提出,1998年改进)
LeNet网络(1989年提出,1998年改进)1.LeNet网络简介LeNet:LeNet卷积神经网络的雏形:1989年,LeCun等人设计了用于手写邮政编码的卷积神经网络,并使用
反向传播
算法训练卷积神经网络
seasonsyy
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2024-01-02 08:57
深度学习
人工智能
卷积神经网络
神经网络
分类
【深度学习:Recurrent Neural Networks】循环神经网络(RNN)的简要概述
常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点:RNN的缺点:循环神经网络与前馈神经网络随时间
反向传播
(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现(RNN与Keras)经常问的问题结论苹果的
jcfszxc
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2024-01-01 17:29
深度学习知识库
深度学习
rnn
人工智能
地球物理中的深度学习理论(DNN的架构、
反向传播
、梯度消失、梯度爆炸)
新的数据驱动技术,即深度学习(DL)引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统,缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。在未来地球物理学中涉及到DL的研究提供了几个有希望的方向,例如无监督学习(聚类)、迁移学习(利用之前标记好的数据)、多模态DL(通过DL实现和处理多元模态)、联邦学习、不确定性估计和主动学习。图1给出人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间的包含关系,以及深度学习方法的分类。图11、
hhhhhhhhhhyyyyyy
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2024-01-01 12:56
深度学习
【深度学习】第四章:
反向传播
-梯度计算-更新参数
四、训练模型:
反向传播
-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢,因为底层有太多的东西,手写就写到地老天荒了,其中计算图就是一个难点。
宝贝儿好
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2024-01-01 12:26
深度学习
人工智能
前馈神经网络复习
这样做的优点是在
反向传播
时加快网络中每层权重参数的收敛,避免Z型更新的情况,从而加快神经网络的收敛速度。零均值化,数据分布会距离零比较近,而激活函数在0附近
Simon52314
·
2024-01-01 07:47
神经网络
人工智能
深度学习
Resnet BatchNormalization 迁移学习
梯度消失和梯度爆炸随着网络层数的不断加深,梯度消失和梯度爆炸的现象会越来越明显,梯度消失:假设每一层的误差梯度是一个小于1的数,那么在我们
反向传播
过程中,每向前传播一次,都要乘以
pythonSuperman
·
2024-01-01 04:39
人工智能
深度学习
迁移学习
【Matlab】BP 神经网络时序预测算法
其全称为“BackPropagation”,即
反向传播
算法。BP神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层都由多个神经元组成。
千源万码
·
2023-12-31 05:26
Matlab
matlab
神经网络
算法
【人工智能Ⅰ】实验9:BP神经网络
2:了解BP神经网络的结构,以及前向传播和
反向传播
的过程。3:学会利用BP神经网络建立训练模型,并对模型进行评估。即学习如何调用Sklearn中的BP神经网络。4:学会使用BP神经网络做预测。
MorleyOlsen
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2023-12-31 01:24
人工智能
人工智能
神经网络
深度学习
【华为OD】人工智能面试题目
解释一下
反向传播
算法的基本原理。如何处理数据不平衡问题?什么是交叉验证?为什么它在机器学习中很重要?描述一下你使用过的聚类算法,以及它的应用场景。解释一下支持向量机的基本原理。
道亦无名
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2023-12-30 10:13
人工智能
人工智能
tensorflow相关知识
反向传播
就是梯度下降使用reverse-modeautodiffreverse-modeautodiff:反向模式自动微分(autodiff),通常称为
反向传播
,是一种用于训练人工神经网络的技术。
不做梵高417
·
2023-12-30 10:37
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习之BP神经网络精讲(Backpropagation Neural Network(附案例代码))
概念BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork)是一种常见的人工神经网络,它通过
反向传播
算法来训练网络,调整连接权重以最小化预测输出与实际输出之间的误差。
贾斯汀玛尔斯
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2023-12-30 05:33
数据湖
python
机器学习
神经网络
人工智能
霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet
《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.
反向传播
(backpropagation)2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层
失舵之舟-
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2023-12-30 05:03
#
pytorch
分类
cnn
大数据前馈神经网络解密:深入理解人工智能的基石
、前馈神经网络概述什么是前馈神经网络前馈神经网络的工作原理应用场景及优缺点二、前馈神经网络的基本结构输入层、隐藏层和输出层激活函数的选择与作用网络权重和偏置三、前馈神经网络的训练方法损失函数与优化算法
反向传播
算法详解避免过拟合的策略四
星川皆无恙
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2023-12-29 12:48
机器学习与深度学习
大数据人工智能
人工智能
大数据
神经网络
深度学习
机器学习
python
sigmoid不是以0为中心造成的后果及原因
后果有可能导致网络收敛慢(我认为在某一层
反向传播
中,如果参数们本来就是都要增,都要减,那么在这一层收敛不受影响)如果参数们有的需要增有的需要减,这种情况下,收敛就像第二张图,明明可以走绿线进行收敛,但不得不走了红线
songyufeishibyr
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2023-12-28 22:38
神经网络
机器学习
深度学习入门(python)考试速成之Softmax-with-Loss层
中只有正确解标签(表示)索引为1,其他均为0(one-hot表示)假设正确解标签索引为“2”,与之对应的神经网络输出是0.6,则交叉熵误差为;若“2”对应的输出是0.1,则交叉熵误差为结果是传给Softmax层的
反向传播
的输入
北辰Charih
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2023-12-28 21:34
深度学习
python
人工智能
卷积神经网络
反向传播
误差的
反向传播
求w的误差梯度权值的更新首先是更新输出层和隐藏层之间的权重。
pythonSuperman
·
2023-12-28 17:43
人工智能
知识点
卷积神经网络基础
全连接层BP(backpropagation)算法包括信号的前向传播和误差的
反向传播
两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。
pythonSuperman
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2023-12-28 12:05
cnn
算法
人工智能
卷积 导数
反向传播
习题5-2证明宽卷积具有交换性,即公式(5.13).宽卷积:给定一个二维图像和一个二维卷积核,对图像进行零填充,两端各补和个零,得到全填充的图像.图像和卷积核的宽卷积定义为。其中,表示宽卷积运算。在宽卷积中,卷积核的宽度大于输入数据的宽度。如果我们将输入数据表示为1维向量,卷积核的宽度通常是小于或等于输入数据的长度。但在宽卷积中,卷积核的宽度可以超过输入数据的长度。宽卷积可以带来以下好处:更大的感
Simon52314
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2023-12-28 10:37
深度学习
计算机视觉
cnn
BP算法与淋浴器的温度调节
BP算法(
反向传播
算法)是一种用于神经网络训练的基本算法。它通过逐层迭代地调整神经网络的权重和偏置,以使网络的输出尽可能接近期望的输出。
人工智能教学实践
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2023-12-27 19:37
人工智能
教学改革
算法
神经网络
人工智能
目标检测-Two Stage-Fast RCNN
中提到SPPNet的主要缺点是:分开训练多个模型困难且复杂尽管比RCNN快10-100倍,但仍然很慢SPPNet无法更新空间金字塔池化层以下的权重,根本原因是,当每个训练样本来自不同影像时,通过SPP层的
反向传播
效率很低
学海一叶
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2023-12-27 06:29
目标检测
目标检测
人工智能
计算机视觉
深度学习
cnn
pytorch中池化函数详解
池化层一般没有参数,所以
反向传播
的时候,只需对输入参数求导,不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域(一般为
智慧医疗探索者
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2023-12-26 18:02
深度学习之pytorch
pytorch
人工智能
池化
回答同学的提问,机器学习中常见的目标函数,优化器,损失函数的概念,联系
它用于计算预测结果与真实标记之间的误差,并通过误差
反向传播
算法来指导模型参数的更新。目标函数主要分为分类任务目标函数和回归任务目标函数,有时还会加入附加任务目标函数以防止过拟合或求得稀疏解。
小桥流水---人工智能
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2023-12-26 09:20
人工智能
机器学习算法
机器学习
人工智能
深度学习中的池化
池化层一般没有参数,所以
反向传播
的时候,只需对输入参数求导,不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域
智慧医疗探索者
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2023-12-25 09:39
深度学习之pytorch
深度学习
人工智能
池化
神经网络和深度学习(四)—
反向传播
工作原理
姓名:吴丞楚学号:20012100032学院:竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍
反向传播
算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络
反向传播
算法【嵌牛提问】如何将
反向传播
算法应用到神经网络
反向传播
算法工作原理在上一篇文章
吴丞楚20012100032
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2023-12-25 08:28
OpenAI科学家Hyung Won Chung演讲精华版
文章目录第一个观点:涌现第二个观点:如何扩大规模1、标记化2、嵌入3、计算4、评估(损失函数)5、
反向传播
最近从Google跳槽到OpenAI的AI科学家HyungWonChung比较拗口,我就简称尚哥了他最近做了一个技术演讲涵盖了大语言模型的很多最新动向和技术细节今天大飞在这里跟大家分享一下可以说这次分享可以跟安德烈卡帕西的
韫秋鱼线
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2023-12-25 03:27
大模型
人工智能
深度学习
机器学习
Pytorch-神经网络
神经网络一个常见的训练过程如下:(1)定义含有可训练参数的神经网络;(2)遍历输入数据集;(3)输入数据经过网络进行的相关运算(正向传播);(4)计算损失函数(loss);(5)梯度
反向传播
;
WAI_f
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2023-12-24 18:02
【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT
习题6-1P推导RNN
反向传播
算法BPTT.已知,z1---f激活函数--h1,h1--g激活函数--,y1是真实值。
今天也是元气满满的一天呢
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2023-12-24 18:08
深度学习
深度学习
LSTM(长短期记忆网络)的设计灵感和数学表达式
然而,在处理长序列数据时,由于
反向传播
过程中梯度的不断乘积,会导致梯度消失或梯度爆炸的问题,使得网络无法有效地学习到长期依赖关系。为了解决这个问题,Hochreiter和Schmidhuber
科学禅道
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2023-12-24 17:27
lstm
人工智能
rnn
神经网络:深度学习基础
1.
反向传播
算法(BP)的概念及简单推导
反向传播
(Backpropagation,BP)算法是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见算法。
是Dream呀
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2023-12-23 20:38
神经网络
深度学习
神经网络
人工智能
机器学习笔记(二)使用paddlepaddle,再探波士顿房价预测
反向传播
:执行梯度
反向传播
backward函数,即从后到前逐层计
Leventure_轩先生
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2023-12-23 16:52
机器学习
笔记
paddlepaddle
深度学习(4)数据预处理-均值减法
1)从主成分分析(PCA)入手解释2)从深度学习
反向传播
计算入手3、代码1)图像去均值(imagemean)2)像素均值(pixelmean)当样本类别差异较大,减少样本差异,对样本数据进行预处理,这也是提高模型泛华能力的一种
香博士
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2023-12-23 03:45
深度学习
深度学习
神经网络
计算机视觉
caffe
循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析
循环神经网络中,通过时间
反向传播
(backpropagationthroughtime,BPTT)实际上是循环神经网络中
反向传播
技术的一个特定应用。
科学禅道
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2023-12-22 15:00
gru
lstm
人工智能
Pytorch:optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()
grad_scaler.step(optimizer)grad_scaler.update()这三个函数的作用是:在训练过程中先调用optimizer.zero_grad()清空梯度再调用loss.backward()
反向传播
最后
北方骑马的萝卜
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2023-12-22 08:53
Pytorch系列
pytorch
人工智能
python
循环神经网络中的梯度消失或梯度爆炸问题产生原因分析(二)
上一篇中讨论了一般性的原则,这里我们具体讨论通过时间
反向传播
(backpropagationthroughtime,BPTT)的细节。我们将展示目标函数对于所有模型参数的梯度计算方法。
科学禅道
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2023-12-22 07:58
rnn
人工智能
深度学习
100天搞定机器学习|day37 无公式理解
反向传播
算法之精髓
image100天搞定机器学习|Day35深度学习之神经网络的结构image100天搞定机器学习|Day36深度学习之梯度下降算法本篇为100天搞定机器学习之第37天,亦为3Blue1Brown《深度学习之
反向传播
算法
统计学家
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2023-12-22 00:57
【torch】rsample与sample的区别
所以,我们不能
反向传播
,因为它是随机的!(计算图被截断)。
qq_42725437
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2023-12-21 21:39
torch
深度学习
pytorch
人工智能
从零开始的神经网络
先决条件在本文中,我将解释如何通过实现前向和后向传递(
反向传播
)来构建基本的深度神经网络。这需要一些关于神经网络功能的具体知识。
人工智能小豪
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2023-12-21 11:36
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
Pytorch:backward()函数详解
.backward().backward()是PyTorch中用于自动求导的函数,它的主要作用是计算损失函数对模型参数的梯度,从而实现
反向传播
算法。
北方骑马的萝卜
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2023-12-21 08:52
Pytorch系列
pytorch
人工智能
python
PyTorch比NumPy能省多少时间?(附代码)
上节,我已经展示了如何通过
反向传播
为前馈神经网络实现这些计算,让我们看看与NumPy相比,PyTorch为我们节省了多少时间。
人工智能小豪
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2023-12-21 07:05
pytorch
numpy
人工智能
深度学习
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