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反向传播
去掉乘法运算的加法移位神经网络架构
github.com/huawei-noah/AdderNet/tree/master核心贡献用filter与inputfeature之间的L1-范数距离作为“卷积层”的输出为了提升模型性能,提出全精度梯度的
反向传播
方法根据不同层的梯度级数
Mr.zwX
·
2023-12-21 05:28
【深度学习/神经网络】Deep
Learning
神经网络
人工智能
深度学习
BP神经网络原理
1.基本概念1.1简介BP神经网络(BackPropagationNeuralNetwork)是一种基于误差
反向传播
算法(BackPropagationAlgorithm)的人工神经网络,也是应用最广泛的神经网络之一
Annual Mercury
·
2023-12-21 01:29
神经网络
人工智能
深度学习
MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b
文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数
反向传播
梯度下降法链式法则
涵涵不是憨憨~
·
2023-12-20 18:30
#
图像处理
python
深度学习
人工智能
湖南科技大学计算智能课设(二)以人事招聘为例的误差
反向传播
算法
以人事招聘为例的误差
反向传播
算法写在前面这篇文章是课设的相关记录,有些地方可能会写的不对,欢迎大家指正。
枍飏
·
2023-12-20 03:52
湖南科技大学计算智能课设
算法
python
人工智能
机器学习
神经网络
NNDL 作业10 BPTT [HBU]
目录习题6-1P推导RNN
反向传播
算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度.习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法
洛杉矶县牛肉板面
·
2023-12-20 00:01
深度学习
深度学习
人工智能
NNDL 作业11 LSTM [HBU ]
目录习题6-4推导LSTM网络中参数的梯度,并分析其避免梯度消失的效果>LSTM前向传播>
反向传播
求梯度>梯度消失和梯度爆炸怎么来的?>关键点:LSTM如何缓解梯度消失?
洛杉矶县牛肉板面
·
2023-12-20 00:29
深度学习
lstm
机器学习
人工智能
pytorch文本分类(三)模型框架(DNN&textCNN)
textCNN)原任务链接目录pytorch文本分类(三)模型框架(DNN&textCNN)1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN的基本结构2.2.1前向传播算法激活函数2.2.2
反向传播
算法损失函数梯度下降优化器
大地之灯
·
2023-12-20 00:59
pytorch
学习
pytorch
分类
dnn
「X」Embedding in NLP|神经网络和语言模型 Embedding 向量入门
01.深入了解神经网络首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和
反向传播
算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源
Zilliz Planet
·
2023-12-19 20:25
程序人生
[PyTorch][chapter 8][李宏毅深度学习][Back propagation]
前言:
反向传播
算法(英:Backpropagationalgorithm,简称:BP算法)是一种监督学习算法,常被用来训练多层感知机。它用于计算梯度计算中,降低误差。
明朝百晓生
·
2023-12-19 08:11
深度学习
pytorch
人工智能
基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用
下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的
反向传播
(BP)神经网络的详细推导过程。考虑一个具有L层的前馈神经网络,其中第l层(l=1,2,...,L)有nl个神经元。
轩Scott
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2023-12-19 05:39
算法
神经网络
人工智能
预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现
目前,常用的机器学习方法主要有支持向量机(supportvectormachine,SVM)、
反向传播
神经网络(backpropagationneuralnetwork,BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归
KAU的云实验台
·
2023-12-18 23:15
MATLAB
算法
回归
数据挖掘
图像识别的精度与效率优化研究
一、引言深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过构建多层次的神经网络,通过
反向传播
算法进行训练,从而实现对图像的自动学习和识别。与传统的机器学习算法相比,深度学习具有更强的表达能
matlabgoodboy
·
2023-12-18 18:39
图像处理
BP神经网络
一、BP神经网络的概念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。
花花妞
·
2023-12-18 16:40
深度学习 | 前馈神经网络与
反向传播
算法
目录一、Logistic函数二、前馈神经网络(FNN)三、
反向传播
算法(BP算法)四、基于前馈神经网络的手写体数字识别一、Logistic函数Logistic函数是学习前馈神经网络的基础。
天下弈星~
·
2023-12-18 16:31
数据分析
python
神经网络与深度学习
python
深度学习
前馈神经网络
反向传播算法
BP算法
数据分析
【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归
【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包,自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结:只需要将前向传播设置好,调用
反向传播
接口,即可实现
反向传播
的链式求导
大江东去浪淘尽千古风流人物
·
2023-12-18 16:47
DeepLearning
pytorch
学习
线性回归
notes2
LightGBM逻辑回归,L1L2正则化熵,KL散度,交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax的两点有趣发现:鲁棒性和信息量softmax
反向传播
推导交叉熵函数优于均方差函数的推导和
lym94
·
2023-12-18 14:53
基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码
转载自:http://blog.csdn.net/walegahaha/article/details/51603040经典
反向传播
算法公式详细推导卷积神经网络(CNN)
反向传播
算法公式详细推导网上有很多关于
空山明月_Blog
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2023-12-18 13:36
神经网络
matlab
cnn
卷积神经网络的学习与实现
1.经典
反向传播
算法公式详细推导这里引用经典
反向传播
算法公式详细推导_反向目标公式-CSDN博客第一个公式代表隐藏层神经元的输入值都是前边所有神经元的累加和
赛亚超
·
2023-12-18 13:03
cnn
学习
人工智能
神经网络中梯度消失 以及梯度爆炸的原因已解决办法
梯度消失问题:梯度消失指的是在网络的深层结构中,梯度在
反向传播
过程中逐渐变小,最终变得非常接近于零。这会导致深层网络的参数无法得到有效更新,使得网络无法学习到有效的特征表示。
澄绪猿
·
2023-12-18 12:42
神经网络
人工智能
深度学习
Pytorch学习概述
Intelligence)1.1人类智能1.2机器学习(人工智能)1.3深度学习1.4学习系统的发展历程传统的机器学习策略2.传统机器学习算法的一些挑战3.神经网络的简要历史3.1BackPropagation(
反向传播
chairon
·
2023-12-18 11:33
PyTorch深度学习实践
pytorch
学习
人工智能
BP神经网络
包括信号的正向传播和误差的
反向传播
两个过程,即计算机误差输出时按从输入到输出的方向进行,从而调整权重和阈值时按从输出到输入的方向进行
unhurried人生——冕临
·
2023-12-18 10:59
数据挖掘
神经网络
深度学习
机器学习
变分自编码器(VAE)初识
它基于
反向传播
算法与最优化方法(如梯度下降法),AE(Auto-Encoder)的架构可以如下所示;记XXX为整个数据集的集合,xix_{i}xi是数据集中的一个样本。自编码
碧蓝的天空丶
·
2023-12-18 08:38
人工智能
深度学习
AIGC
pytorch | 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
)然而,当一个Epoch的样本(也就是所有的训练样本)数量可能太过庞大(对于计算机而言),就需要把它分成多个小块,也就是就是分成多个
Mine4ever_
·
2023-12-18 08:47
为什么每次optimizer.zero_grad()
2计算梯度(
反向传播
):损失函数对网络参数的梯度(即导数)是通过一个称为
反向传播
的过程计算出来的。这个过程从损失函数开始,向后通过网络传播,直到达到输入层,计算每个参数对损失的贡献。
Code_LiShi
·
2023-12-17 21:03
pytorch
人工智能
深度学习记录--随机初始化
我们的隐层的神经单元输出始终不变,出现隐藏神经元的对称性这种对称性会导致a值和w值无法进行正常的迭代更新,导致每层的节点作用式微,神经网络也就失去其作用了一般来说,模型所有的权重w随机初始化,所有偏置b初始化为0这种方法,在
反向传播
的过程中所有权重的导数
蹲家宅宅
·
2023-12-17 20:33
深度学习记录
深度学习
人工智能
Pytorch当中的.detach()操作是什么意思
当我们在PyTorch中进行张量运算时,操作会构建一个计算图来跟踪计算历史,这个计算图用于自动求导和
反向传播
来计算梯度。
BugMaker2002
·
2023-12-17 07:18
pytorch
人工智能
python
基于BP/GRNN神经网络的网络安全数据预测——Matlab仿真
本文将介绍如何使用BP(
反向传播
)和GRNN(广义回归神经网络)两种神经网络模型,通过Matlab进行网络安全数据预测的仿真实验。
程序员拓荒
·
2023-12-16 22:56
神经网络
web安全
matlab
Matlab
Python实战演练之python实现神经网络模型算法
from__future__importdivisionimportmathimportrandomimportpandasaspd2.构建BP神经网络类主要是构建三层
反向传播
神经网络类。"""
程序猿~厾罗
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2023-12-16 16:15
python实战教学
python
开发语言
DCFnet - Discrimitive Correlation Filters Network for Visual Tracking 笔记
体来说,作者将DCF视为在Siamese网络中添加的特殊相关滤波器层,并通过将网络输出定义为对象位置的概率热图来仔细地通过它来推导
反向传播
。因为推导仍然在傅里叶域内进行,所以保留了DCF高效的特性。
橙子潘潘
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2023-12-16 15:33
前(反)向传播,梯度消失和爆炸,batch normalization
反向传播
是一种在神经网络中计算参数梯度的方法,它是深度学习中的基础算法。
hadiii
·
2023-12-16 11:50
python
人工智能
神经网络
深度学习
「X」Embedding in NLP|神经网络和语言模型 Embedding 向量入门
01.深入了解神经网络首先,简要回顾一下神经网络的构成,即神经元、多层网络和
反向传播
算法。如果还想更详细深入了解这些基本概念可以参考其他资源
Zilliz Planet
·
2023-12-16 04:58
程序人生
十六 动手学深度学习v2计算机视觉 ——样式迁移
文章目录基于CNN的样式迁移基于CNN的样式迁移我们通过前向传播(实线箭头方向)计算风格迁移的损失函数,并通过
反向传播
(虚线箭头方向)迭代模型参数,即不断更新合成图像。
王二小、
·
2023-12-15 23:43
动手学深度学习
深度学习
人工智能
斯坦福机器学习 Lecture12 (
反向传播
算法详细推导过程,如何提高神经网络性能(主要是激活函数的选择,还有输入数据归一化,权重矩阵初始化方法, 小批次梯度下降法,动量算法 ))
反向传播
算法详细推导过程如图,是
反向传播
算法中的一些基本公式。
shimly123456
·
2023-12-15 22:36
斯坦福机器学习
机器学习
子类继承 nn.Sequential 和继承 nn.Module 的异同点
但它们在使用方式和设计理念上有一些区别下面是它们的异同点:同:都可以用于定义神经网络模型,并通过重写forward()方法来定义模型的前向传播过程都是PyTorch中的模型类,可以利用自动求导机制进行
反向传播
和梯度更新异
Kelly_Ai_Bai
·
2023-12-15 20:25
python
pytorch
神经网络
人工智能
【机器学习】人工神经网络-多层感知器(MLP)对鸢尾花数据集进行分类
一、MLP原理多层前馈型神经网络正向传播算法的流程Sigmoid函数及其导数
反向传播
算法二、示例-多层感知器(MLP)对鸢尾花数据集进行分类2.1多层感知器(MLP)的简单实现,主要用于解决鸢尾花数据集的分类问题
十年一梦实验室
·
2023-12-15 12:44
机器学习
分类
人工智能
数据挖掘
算法
阶段五:深度学习和人工智能(掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习)
以下是掌握使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习的一些基本要求:了解深度学习的基本概念和原理,包括神经网络、
反向传播
、优化器、损失函数等。
哈嗨哈
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2023-12-15 04:14
深度学习
人工智能
tensorflow
12-07 周四 Pytorch 使用Visdom 进行可视化
简介 在完成了龙良曲的Pytroch视频课程之后,楼主对于pytroch有了进一步的理解,比如,比之前更加深刻的了解了BP神经网络的
反向传播
算法,梯度、损失、优化器这些名词更加熟悉。
思影影思
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2023-12-15 01:15
pytorch
人工智能
python
【深度学习】重要概念
文章目录1.前向传播、
反向传播
和计算图2.数值稳定性和模型初始化3.环境和分布偏移1.前向传播、
反向传播
和计算图前向传播:按顺序(从输入层到输出层)计算和存储神经网络中每层的结果。
盛世隐者
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2023-12-14 22:59
深度学习
深度学习
【23-24 秋学期】NNDL 作业8 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).图像X和卷积核W的宽卷积定义如下:要证明:当图像X和卷积核W有固定长度时,他们的宽卷积具有满足交换性,如下:设二维图像为:,也就是:对应卷积核为:,也就是:可知,rot(X)为:rot(W)为:对X进行零填充,填充后的全填充图像为对W进行零填充,填充后的全填充图像为由于这俩图太难画,所以比照着3*3的X矩阵和2*2的W矩阵画在纸上:如下图所示【W
今天也是元气满满的一天呢
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2023-12-06 21:48
深度学习
深度学习
人工智能
Go语言实现深度学习的正向传播和
反向传播
文章目录开发前言开发理论图解理论数据类型数学函数数据节点统一抽象变量数据节点常量数据节点单目运算封装双目运算封装算子节点统一抽象基础算子加法算子减法算子乘法算子除法算子指数算子对数算子正切算子正弦算子余弦算子数据流图正向传播
反向传播
正向训练反向训练运行示例开发总结开发前言正向传播是指从神经网络的输入层开始
醉墨居士
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2023-12-06 12:57
AI
Go
后端
golang
开发语言
后端
人工智能
深度学习
模型训练 出现NaN的原因以及解决方法
梯度爆炸:当
反向传播
过程中的梯度变得非常大时,权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数:某
码农研究僧
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2023-12-05 22:31
深度学习
深度学习
模型训练
NaN值
【23-24 秋学期】NNDL 作业10 BPTT
习题6-1P推导RNN
反向传播
算法BPTT.习题6-2推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度.习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络的状态更新公式时,分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决方法
HBU_David
·
2023-12-04 15:37
深度学习
深层神经网络(第四周)
这里省略了深层神经网络的前向传播和
反向传播
,内容和之前相似,不做过多描述。若今后需要,可以再补习。一、为什么使用深层表示解决问题时其实并不需要很大的神经网络,但是得有深度,得有比较多的隐藏层。
叫小侯的小白程序员
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2023-12-04 06:59
深度学习
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习记录--logistic回归损失函数向量化实现
ps.这里b只是一个常数,但是依然可以加在每个向量里(python的广播(Broadcasting))激活函数,同样用向量化实现,只需要就可以完成,其中因此,正向传播的向量化,我们只用了两行代码就完成了
反向传播
的向量化与正向传播的向量化实现类似
蹲家宅宅
·
2023-12-03 20:09
深度学习记录
人工智能
深度学习
回归
python
神经网络模型预训练
根据神经网络各个层的计算逻辑用程序实现相关的计算,主要是:前向传播计算、
反向传播
计算、损失计算、精确度计算等,并提供保存超参数到文件中。
softshow1026
·
2023-12-03 19:05
神经网络
python
机器学习
day4-梯度消失和梯度爆炸
梯度消失和梯度爆炸梯度消失:
反向传播
过程中,一旦出现某神经元梯度趋近于0,那么往回传播时,由于梯度是连乘的,那么前面的梯度都趋近于0,相当于很多神经元没有训练梯度爆炸:梯度在连乘的情况下,也容易出现指数级的增长参数初始化方式正态分布初始化
wamgz
·
2023-12-03 18:11
神经网络
反向传播
神经网络
反向传播
算法之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法,我们从第一层开始正向一层一层进行计算,直到最后一层的hθ(x)h_{\theta}\left(x\right)hθ(x
小小程序○
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2023-12-03 12:54
神经网络
人工智能
深度学习
【Pytorch 入门】DAY 4 损失函数 模型的保存与下载
损失函数通俗理解,如下图所示,为理想与现实的差距计算实际输出和目标之间的差距为我们更新输出提供一定的依据(
反向传播
)grad官方文档L1lOSSimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossinputs
幸馥儿~
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2023-12-03 06:05
Pytorch
pytorch
人工智能
python
cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用?
神经网络前向传播和
反向传播
算法。模型的优化器更新。通过使用CUDA,可以显著提高神经网络的训练和推理速度,从而缩短模型开发的时间,并
高山莫衣
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2023-12-02 12:26
pytorch
神经网络
深度学习
pytorch
15、 深度学习之正向传播和
反向传播
上一节介绍了训练和推理的概念,这一节接着训练和推理的概念讲一下,神经网络的正向传播和
反向传播
。其实单看正向传播和
反向传播
这两个概念,很好理解。
董董灿是个攻城狮
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2023-12-02 05:35
CV视觉算法入门与调优
深度学习
人工智能
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