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反向传播
深度学习——神经网络
深度学习—搭建神经网络1、基本概念2、神经网络的参数3、神经网络的搭建4、前向传播5、
反向传播
6、搭建神经网络的八股1、基本概念基于Tensorflow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图
weixin_mm975247003
·
2023-12-01 20:03
深度学习
[Microsoft/AI-System]微软AI系统 Lecture3+Lab3
2021-07-13地址:microsoft/AI-SystemLecture3:ComputationframeworksforDNN主要讲了Tensor概念2.DAG图3.
反向传播
和自动求导图执行和调度
sagfugetabf
·
2023-12-01 16:09
2023.11.29 深度学习框架理解
目前学习到的深度学习框架实际上分为两部分:正向传播和
反向传播
。1.正向传播一般基于y=wx+b样式的数学架构,即假设对于一切的事物(y)都是可以用数学公式表示的,当然对于哲
leigh_chen
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2023-12-01 00:21
开发日记
深度学习
人工智能
tensorflow
损失函数与
反向传播
计算l1lossmselossimporttorchfromtorch.nnimportL1Lossfromtorchimportnninputs=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.float32)targets=torch.tensor([1,2,5],dtype=torch.float32)inputs=torch.reshape(inputs,(1,1,1,3
CODING_LEO
·
2023-11-30 11:10
深度学习
python
pytorch
深度学习
Pytorch中的Net.train()和 Net.eval()函数讲解
在这种模式下,模型会根据训练数据进行参数更新,并且会在前向传播中跟踪梯度,以便进行
反向传播
和参数更新。model=Net()model.train()#设置模
码农研究僧
·
2023-11-30 11:40
深度学习
pytorch
机器学习
深度学习
《GAN实战》GANs in Action 第一章
1.训练过程每次迭代,也就是batch完成连词训练(a)训练鉴别器固定生成器参数,根据
反向传播
总误差,运用梯度下降的方法,更新鉴别器参数,寻求最小化分类误差(b)训练生成器固定鉴别器参数,根据
反向传播
总误差
阿希学习笔记
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2023-11-30 09:42
深度学习
【Python】nn.BCEWithLogitsLoss函数详解
这可以避免在正向和
反向传播
过程中可能出现梯度爆炸或梯度消失的问题。目录函数原理原理主要特点函数原理原理nn.BCEWithLogitsLoss是PyTorch中的一个损失函数,它结合了sigmoi
木彳
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2023-11-29 19:26
Python学习和使用过程积累
python
开发语言
pytorch
前向传播、
反向传播
、更新梯度
1.从误差传递的角度以动图演示前、
反向传播
①前向传播计算误差②
反向传播
传递误差③前向传播更新梯度2.从梯度传递的角度以计算演示前、
反向传播
使用的网络示例①前向传播计算误差首先根据输入[x1,x2]\left
爱吃饭的大猫
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2023-11-29 16:19
人工智能
基于BP神经网络的手写体识别,附有详细的代码,机器学习+神经网络1000案例之1
BP神经网络是一种按误差
反向传播
(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本
神经网络机器学习智能算法画图绘图
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2023-11-29 05:36
BP神经网络
神经网络
人工智能
了解BP神经网络:从原理到应用
二、BP神经网络的训练过程1、计算正向传播输出的结果:2、计算损失函数:3、计算w值的梯度下降:4、误差
反向传播
:5、循环调整w的值,直到损失值小于允许的范围。
AI_dataloads
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2023-11-29 05:32
神经网络
人工智能
深度学习
学习Python和深度学习基础
2.深度学习基础了解深度学习的基本概念,包括神经网络、前向传播、
反向传播
等。学习深度学习框架PyTorch的基本操作。
yuer629
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2023-11-29 00:01
python
深度学习笔记
TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与
反向传播
优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用
czyxw
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2023-11-28 23:21
python
深度学习
分层级联Transformer!苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度!
H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中,并且可以通过
反向传播
进行训练。基于此,我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN,它完美继承了CNN和Transformer的优点
深度学习技术前沿
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2023-11-28 22:49
算法
计算机视觉
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络与
反向传播
以下文章来源于NewBeeNLP,作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为,因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器,不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的。神经网络就是如下图所示的一类具有非线性决策分界的分类器。现在我们知道神经网络创建的决策边界,让我们看看这是如何创建的。1.1Neural一个神经元是用个输入和生成单个输出的通用的计算
科技州与数据州
·
2023-11-28 17:15
基于可微分渲染器的相机位置优化【PyTorch3D】
然后,我们将使用它来生成图像,使用参考图像计算损失,最后通过整个管道进行
反向传播
以更新相机的位置。
新缸中之脑
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2023-11-28 08:17
数码相机
pytorch
3d
深度学习中的Dropout正则化:原理、代码实现与实际应用——pytorch框架下如何使用dropout正则化
这些“关闭”的神经元在整个训练过程中都不参与前向传播和
反向传播
。这一过程有点类似于在每次训练迭代中从网络中删除一些神
星宇星静
·
2023-11-28 04:14
pytorch
人工智能
python
深度学习
神经网络
机器学习笔记五—机器学习攻击与防御
系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和
反向传播
机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—
江_小_白
·
2023-11-27 19:03
机器学习
深度学习
神经网络
机器学习
BP神经网络与小波神经网络(附matlab代码,不用工具箱!)
其中BP神经网络的误差
反向传播
学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差,在利用这个误差估计更前
曾_某
·
2023-11-27 18:22
神经网络
matlab
人工智能
2 时间序列预测入门:GRU
论文地址GRU原论文:https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfGRU(GateRecurrentUnit)是循环神经网络(RNN)的一种,可以解决RNN中不能长期记忆和
反向传播
中的梯度等问题
汀沿河
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2023-11-27 12:35
#
5时间序列
gru
深度学习
人工智能
人工智能理论
1.3人工智能与图灵机的关系1.4人工智能的基本解决方案1.5
反向传播
算法的推导1.6神经网络的可解释性的定义1.7梯度消失和梯度爆炸1.7.1解决方案——梯度截断和固定梯度1.8激活函数1.9梯度下降的步进问题
BoilingHotPot
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2023-11-27 11:41
人工智能
人工智能
深度学习
机器学习
[CV]一些关于计算机视觉面试题的整理
Batchnormalization批量标准化深度学习有个本质性的问题:随着网络深度加深,训练起来困难,本质是
反向传播
的时候梯度消失。
棉毛裤穿吗
·
2023-11-26 13:44
cv
Daliy
Deeplearning
深度学习
神经网络优化算法详解
神经网络的优化算法,主要是两种
反向传播
算法(backpropagation)和梯度下降算法(gradientdecent)。这两种方法最终的目的都是调整
乱红飞
·
2023-11-26 13:54
Deep
Learning
【深度学习笔记】03 微积分与自动微分
03微积分与自动微分导数和微分导数解释的可视化偏导数梯度链式法则自动微分非标量变量的
反向传播
分离计算导数和微分假设我们有一个函数f:R→Rf:\mathbb{R}\rightarrow\mathbb{R
LiuXiaoli0720
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2023-11-26 09:27
深度学习笔记
深度学习
笔记
人工智能
Pytorch机器学习——3 神经网络(一)
outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数
反向传播
算法数据的准备PyTorch实例:单层神经网络实现3.1神经元与神经每个神经元与其他的神经元平均有6000个连接。
辘轳鹿鹿
·
2023-11-26 04:42
GAP: Generalizable Approximate Graph Partitioning Framework(广义近似图划分框架)
我们定义了一个表示划分目标的可微损失函数,并利用
反向传播
优化网络参数。与按图重做优化的基线不同,GAP具有泛化能力,允许我们训练在推理时产生性能分区的模型,即使是在看不见的
半度微凉1993
·
2023-11-25 23:46
RL
反向传播
BP算法
神经网络的
反向传播
反向传播
机制与代码微分引擎与代码原理阐述如需转载,请注明出处!如有帮助点赞收藏关注!
反向传播
机制与代码这里主要介绍
反向传播
是如何运作的,代码中会加注释,便于大家理解。
铁岭铁头侠
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2023-11-25 13:41
python
算法
深度学习
pytorch
多GPU训练
单个小批量上的多GPU训练(1)将小批量数据样本划分并复制到各个显存上;(2)在各块GPU上分别
反向传播
;(3)把各块显存上的梯度加起来;(4)广播到所有显存上;(5)在各块显存上分别更新模型参数。
MusicDancing
·
2023-11-25 12:47
深度学习
人工智能
机器学习
深度学习
BP神经网络下MNIST字体识别
1.BP神经网络神经网络又称多层感知机,主要包括前馈和
反向传播
算法,对不同的任务,构建包含不同单元数的隐含层,融合合适的激活函数(Sigmoid、softmax、tanh,ReLu等)。
Silence_Dong
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2023-11-25 06:03
使用C++从0到1实现人工智能神经网络及实战案例
在之前的博客
反向传播
算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定
金戈鐡馬
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2023-11-24 17:58
深度学习
神经网络
人工智能
深度学习
机器学习
AI
深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术!
使用均方误差损失函数实现训练的
反向传播
。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw
无水先生
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2023-11-24 16:35
NLP高级和ChatGPT
人工智能
cnn
人工智能
nlp
使用Pytorch从零开始构建RNN
是的,这并不完全是从头开始,因为我们仍然依赖PyTorchautograd来计算梯度并实现
反向传播
,但我仍然认为我们也可以从这个实现中收集到有价值的见解。
Garry1248
·
2023-11-24 11:12
人工智能
pytorch
AIGC
python
【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming
带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层
反向传播
输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标
LittleSeedling
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2023-11-23 19:27
#
初学深度学习
机器学习
神经网络
45-R语言机器学习:神经网络与深度学习
我们主要关注使用
反向传播
方法进行训练的前馈神经网络。神经网络模型的优点在于,可以对输入变量(特征)和响应变量之间的高度复杂关系进行建模,特别是关系呈现高度非线性时。
wonphen
·
2023-11-23 08:26
2_pytorch_变量
importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])#Variable相当于一个搭建的图纸,requires_grad=True代表要把Variable涉及到
反向传播
中去
我是刘管家
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2023-11-23 06:17
莫烦pytorch学习笔记
python
pytorch
神经网络
卷积神经网络
吴恩达《机器学习》9-4-9-6:实现注意:展开参数、梯度检验、随机初始化
一、实现注意:展开参数在上一个视频中,讨论了使用
反向传播
算法计算代价函数的导数。在本视频中,将简要介绍一个实现细节,即如何将参数从矩阵展开为向量。这样做是为了在高级最优化步骤中更方便地使用这些参数。
不吃花椒的兔酱
·
2023-11-23 05:34
机器学习
机器学习
学习
笔记
【机器学习】033_
反向传播
一、计算图、
反向传播
原理1.回顾前向传播例:假设现在有一个神经网络,其仅有一个输出层和一个神经单元·定义·定义,即激活函数对激活值不再做具体处理·定义平方损失函数,计算a的值与真实值的差距此时,通过计算图
Cyan.__
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2023-11-22 15:28
机器学习
机器学习
人工智能
python
BP神经网络公式推导
BP神经网络.PNG正向传播第1层公式1公式2公式3公式4第2层公式5公式6公式7公式8第m层公式9公式10公式11公式12
反向传播
期望输出公式13误差公式14公式15公式16权重偏导公式17公式18公式
雪地团子
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2023-11-22 04:40
BP神经网络原理与如何实现BP神经网络
BP神经网络的误差函数四、BP神经网络的训练4.1BP神经网络的训练流程4.2BP神经网络的训练流程图五、自行实现BP神经网络六、借助matlab工具箱实现BP神经网络七、关于BP神经网络的正向传播与
反向传播
老饼讲解-BP神经网络
·
2023-11-21 21:43
神经网络
人工智能
深度学习
学习笔记--神经网络与深度学习之循环神经网络
简单循环网络2.1循环神经网络的计算能力2.1.1循环神经网络的通用近似定理2.1.2图灵完备3.应用到机器学习3.1序列到类别模式3.2同步的序列到序列模式3.3异步的序列到序列模式4.参数学习4.1随时间
反向传播
算法
qssssss79
·
2023-11-21 02:07
深度学习
神经网络
深度学习
学习
机器学习笔记
目录机器学习基本概念介绍深度学习
反向传播
前向传播
反向传播
pytorch梯度下降算法卷积神经网络(CNN)卷积层池化层自注意力机制(self-attention)循环神经网络(RNN)长短期记忆递归神经网络
czyxw
·
2023-11-21 01:57
机器学习
人工智能
PyTorch学习笔记
(译者注:返回的结果是普通Python数据类型,自然不能调用backward()方法来进行梯度的
反向传播
)Example:例子:>>>x=torch.tensor([1.0])>>>x.item()1.02
Junoxiang
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2023-11-20 17:47
pytorch
学习
笔记
激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP
反向传播
推导
激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid函数将元素的值映射到0和1之间sigmoid(x)=11+exp(−x)sigmoid(x)=\frac{1}{1+exp(-x)}sigmoid(x)=1+exp(−x)1imp
Elvis_hui
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2023-11-20 10:12
深度学习
python
机器学习
numpy
深度学习入门(第二天)——走进深度学习的世界 神经网络模型
一、
反向传播
计算方法简单的例子:如何让f值更小,就是改变x、y、z,而损失函数也是这样,那么我们分别求偏导,则能得出每个值对结果的影响链式法则梯度是一步一步传的复杂的例子:二、神经网络整体架构类生物神经元左半边是生物学上的神经元
学术菜鸟小晨
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2023-11-20 09:00
深度学习入门
深度学习
神经网络
人工智能
吴恩达《机器学习》9-1-9-3:
反向传播
算法、
反向传播
算法的直观理解
二、
反向传播
算法概述
反向传播
算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数,以实现权重的更新。与正向传播相反,
反向传播
采用一种“反向”的方式,从输出层开始计算误差,然后逐层向前传播误差,直到第二层。
不吃花椒的兔酱
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2023-11-20 07:03
机器学习
机器学习
学习
笔记
CNN卷积神经网络
这一模型也可以使用
反向传播
算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络,卷积神经网络需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
Allmyg
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2023-11-20 03:27
我的项目
神经网络
cnn
深度学习
人工智能-循环神经网络通过时间
反向传播
本节将更深入地探讨序列模型
反向传播
的细节,以及相关的数学原理。当我们首次实现循环神经网络时,遇到了梯度爆炸的问题。如果做了练习题,就会发现梯度截断对于确保模型收敛至关重要。为了更好地理解此问题,本节
白云如幻
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2023-11-19 22:57
代码笔记
深度学习
PyTorch
rnn
深度学习
神经网络
反向传播
的数学原理
首先,
反向传播
的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数,则。
金戈鐡馬
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2023-11-19 19:11
深度学习
神经网络
算法
机器学习
反向传播
深度学习
【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶
其全称为“BackPropagation”,即
反向传播
算法。BP神经网
Lwcah
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2023-11-19 15:34
MATLAB
回归预测算法
算法
matlab
回归
【机器学习10】循环神经网络
2循环神经网络的梯度消失或梯度爆炸问题传统的循环神经网络梯度可以表示成连乘的形式:由于预测的误差是沿着神经网络的每一层
反向传播
的,因此当雅克比矩阵的最大特征值大于1时,随着离输出越来越远,每层的梯度大小会呈指数增长
懒羊羊-申博版
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2023-11-19 00:50
《百面机器学习》
机器学习
rnn
人工智能
[nlp] 损失缩放(Loss Scaling)loss sacle
具体来说,在计算梯度时,将梯度除以一个称为“lossscale”的缩放因子,然后再进行
反向传播
和优化器更新。这种技术可以有效地防止梯度爆炸
心心喵
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2023-11-16 15:22
nlp
自然语言处理
人工智能
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