本文翻译自michalphi的博客 在本文中，我们将首先直观感受LSTM和GRU，然后再解释使LSTM和GRU表现出色的内部机制。短期记忆的问题循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）遭受短期记忆的困扰。如果一个序列足够长，则很难将信息从较早的步骤传递到较晚的步骤。因此，如果我们尝试处理一段文字以进行预测，则RNN可能会从一开始就遗漏重要
一、梯度下降和梯度的介绍1、定义梯度：是一个向量，导数+变化量快的方向（学习的前进方向）。在机器学习里，有一个机器学习模型f，为 f(z,w)=Y（不是完整公式，这里只做示意）： 梯度下降：指的是更新上面的w的过程，即算出导数，作用是算出梯度，并更新w.常见的导数计算：多元函数求偏导： 计算图：把数据和操作通过图来表示反向传播算法：从后往前，计算每一层的梯度，并通过变量存储起来，因此计算量很大的时
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2024-09-01 17:08:22
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反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。一、反向传播√反向传播：训练模型参数，在所有参数上用梯度下降，使 NN 模型在训练数据上的损失函数最小。√损失函数（loss）： 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_的差距。 损失函数的计算有很多方法
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2024-03-29 14:51:10
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梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以
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2024-04-03 11:12:15
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一、概述 对于一个函数，希望找到使函数值达到全局最小的自变量值。这是优化理论研究的问题。梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。本文首先介绍梯度下降法，下篇将介绍反向传播算法并实现一个全连接神经网络。 首先用语言来描述几个概念。这里的描述尽量抓重点，但是不够精确。精确的概念只能用公式把
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2024-04-30 10:30:27
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摘要 近期项目中应用到了梯度逆转，在此对近期学习和使用梯度逆转的心得进行记录。若有任何错误，欢迎指正批评！参考文献：Unsupervised domain adaptation by backpropagation原文背景是域适应(domain adaptation)问题，有关域适应的解释请参考此文文章思路简述因为原文的目的是域适应，简单来说，就是将一个在源域上训练好的模型迁移到目标域时，要求模型
1.BatchNormalization的作用?神经网络在训练的时候随着网络层数的加深,激活函数的输入值的整体分布逐渐往激活函数的取值区间上下限靠近,从而导致在反向传播时低层的神经网络的梯度消失。而BatchNormalization的作用是通过规范化的手段,将越来越偏的分布拉回到标准化的分布,使得激活函数的输入值落在激活函数对输入比较敏感的区域,从而使梯度变大,加快学习收敛速度,避免梯度消失的问
一. 梯度推导 本例中使用的激活函数为g(x)=sigmoid函数，损失函数使用的为逻辑回归的损失函数。方便公式简便，只有一个样本进行偏导计算，假设network共L层。使用 "" 表示向量乘积运算符, python中的numpy.multiply网络大致图梯度计算用的是链式求导法则1.隐藏层-->输出层权重参数求导2.隐藏层-->隐藏层(l-1层)权重参数求导3.
目录S4.1反向传播(Backpropagation)S4.2神经网络(Neural Networks)S4.1反向传播(Backpropagation)背景模型SVM损失整体损失函数目标找到使得L最小的W。为了找到W，需要求L在W方向上的梯度。反向传播反向传播是指在神经网络中，将上层节点的梯度值进行反向地传播，进而求解整个网络节点上的梯度。在深度网络中，反向传播递归地调用链式法则，来计算图中每个
反向传播（Back Propagation） 通常在设计好一个神经网络后，参数的数量可能会达到百万级别。而我们利用梯度下降去跟新参数的过程如（1）。但是在计算百万级别的参数时，需要一种有效计算梯度的方法，这种方法就是反向传播（简称BP）， 因此BP并不是一种新的算法，使用BP就是能够使计算梯度时更加有效率。 &n
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2024-04-24 20:55:28
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想快速了解反向传播和梯度下降可以直接看最后的总结。Gradient Descent(梯度下降)1. 梯度是什么？梯度是一个向量。对于一元函数，梯度就是该点处的导数，表示切线的斜率。对于多元函数，梯度的方向就是函数在该点上升最快的方向。2. 梯度下降是什么？梯度下降是用来找出参数w，使得损失函数L(w)最小。3. 梯度下降法是怎么实现的？先随机选一个初始的参数θ（参数包括权值w，偏差b(bias)等
反向传播与梯度下降算法在深度学习中最重要的算法莫过于反向传播算法（Back Propagation，BP）和梯度下降算法（Gradient Descent，GD），从宏观上理解深层神经网络中的这两个算法，前项传播经激活函数输入到后一层，在最后一层计算误差，经反向传播将误差传递至前一层，然后在前一层利用梯度下降算法进行参数优化，再利用反向传播将误差向前传递，以此类推。 梯度下降算法主要目的是通过迭代
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2024-04-01 21:42:38
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大家好，我是微学AI，今天给大家讲一下梯度下降和反向传播的概念。一、梯度下降法：梯度下降（Gradient Descent）是一种最优化算法，用于求解最小化损失函数的参数值。梯度下降的基本思想是：根据当前参数的梯度，沿着梯度的反方向移动参数，从而找到损失函数的最小值。梯度下降在机器学习和深度学习中被广泛应用，用于优化模型参数。梯度下降的原理可以用简单的话来概括：在一个高维空间中，梯度下降就是从一个
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2024-03-04 13:36:53
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Table of Contents:IntroductionSimple expressions, interpreting the gradientCompound expressions, chain rule, backpropagationIntuitive understanding of backpropagationModularity: Sigmoid exampleBackpro
上一节中提到，分类函数是神经网络正向传播的最后一层。但是如果要进行训练，我们只有预测结果是不够的，我们需要拿预测结果跟真实值进行对比，根据对比结果判断我们的神经网络是不是够好。 也就是说我们需要在分类函数后面增加一层：计算损失值。计算损失值这一层才是神经网络真正的最后一层。有了损失值之后，我们反过来优化每一层的参数值----这就是反向传播。反向传播中的优化过程需要使用梯度下降算法。典型的梯度下降算
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2024-05-02 15:57:26
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反向传播算法推导标记规定公式一（反向传播最后一层的错误）公式二（每一层的误差计算）公式三（权重θ的梯度） 适合不熟悉矩阵求导的人，我会尽量用数学公式和图解的方式来详细地推导BP算法。 标记规定：代表连接第l层第k个神经元和第l+1层第j个神经元的权重参数。: 代表第l层第j个神经元的输入。: 代表第l层第j个神经元的输出。 ：代表激活函数。 :代表第l层第j个神经元产生的错误。 L:代表神经
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2024-08-11 10:37:30
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2023-11-08 22:18:06
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一、任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差，所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数，这些设计都是为了能直接利用梯度推
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2024-06-21 10:10:19
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BP算法为深度学习中参数更新的重要角色，一般基于loss对参数的偏导进行更新。一些根据均方误差，每层默认激活函数sigmoid（不同激活函数，则更新公式不一样）假设网络如图所示：则更新公式为：以上列举了最后2层的参数更新方式，第一层的更新公式类似，即上一层的误差来自于下一层所有的神经元，e的更新就是不断建立在旧的e上（这里g可以当做初始的e）下面上代码：1，BP算法# 手写BP算法
import
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2024-02-13 13:26:00
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