一个神经元有多个输入和一个输出，每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入。所谓神经网络的结构就是指的是不同的神经元之间的连接结构。 如图所示，一个最简单的神经元结构的输出就是所有输入的加权和，而不同的输入的权重就是神经元的参数。神经网络的优化过程就是优化神经元中参数的取值的过程。 如图 是一个简单的判断是否合格的三层全连接神经网络。全连接神经网络是指相邻两层之间的任意两个
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2024-06-06 22:36:06
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深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法前言讲真，之前学吴恩达的机器学习课时，还手写实现反向传播的由来反向传播由Hinton在1986年发明，该论文发表在
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2023-07-11 00:19:11
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后向传播算法 几个编导数之间是相互关联的利用链式求导法 先计算这三个点接着 可得 综合我们可得 同理我们可以得到 同理 因为其从输出往输入推，从后往前传递，所以叫后向传播算法总结后向传播算法的步骤：（1）对神经网络每一层的各个神经元，随机选取相应的w，b的值（2）设置目标函数E，例如E=1/2（y-
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2024-04-02 10:12:39
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0. 前言上一篇文章我们从十分直观的角度理顺了 BP 算法的流程，总结起来，一次 BP 权值调整的过程是这样的：输入向量从输入节点依次向后传播，我们可以计算出 the activation of all the hidden and output units计算每个输出节点的残差输出节点的残差依次向前传播，由此可以求得各个隐层的残差由隐层的残差可以求得隐层左侧权重的更新虽然我们理顺了过
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2024-03-31 22:17:06
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为什么要使用backpropagation?梯度下降不用多说，如果不清楚的可以参考梯度下降算法。神经网络的参数集合theta，包括超级多组weight和bais。要使用梯度下降，就需要计算每一个参数的梯度，但是神经网络常常有数以万计，甚至百万的参数，所以需要使用backpropagation来高效地计算梯度。backpropagation的推导backpropagation背后的原理其实很简单，就
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2024-01-10 11:31:02
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记(一):logistic分类 中，已经描述了普通logistic回归以及如何将logistic回归用于多类分类。在这一节，我们再进一步，往其中加入隐藏层
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2022-08-23 12:45:08
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正向传播反向传播训练深度学习模型小结前几节里面我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播的(forward propagation)计算，即对于输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自动生成的bachward函数来计算梯度。本节将使用数学和计算图(computational graph)两个方式来描述正向传播和反向传播。具体来说，我们将
终于明白了反向传播的意义。 核心要明白一个概念就是求导就是要通过构建的正向链，然后再通过反向链求导数值。 为什么要求导数值？因为要求最小值。求什么最小值？ 求的是损失函数的最小值，可以通过数值方式（倒数公式）来进行求导，也可以通反向传播的方式来求导。 为什么要求损失函数的极值？ 因为要通过损失函数的
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2019-06-08 22:48:00
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反向传播是一个基于微分的算法，在分析数据时沿着神经单元的层次结构反向输送数学反馈，从而能够更加深入、合理地理解权重的设置。反向传播学习算法也叫做错误反向传播学习算法，是一种通过梯度下降优化神经网络，从而最小化成本函数、提高网络性能的算法。对于正反馈网络来说，常用的学习成本函数是在学习集合的输出层汇总平方误差。梯度下降则通过逐渐改变网络中的权重，来最小化成本函数，实现最大程度的成本减少。在反向传播神
# 深度学习中的反向传播
在深度学习的领域，反向传播（Backpropagation）是一种效率极高的算法，用于训练神经网络。这一算法允许我们能够在面对复杂的模型和大量的参数时，更新网络权重，从而使得模型在解决任务时达到最佳性能。本文将对反向传播的原理进行简要介绍，并提供代码示例以便于理解。
## 反向传播的基本原理
反向传播的核心思想是利用链式法则来计算损失函数对每一层参数的梯度。通俗来说
目录【实验目标】【实验内容】【代码要求】【文档要求】【实验目标】 理解前向传播和反向传播应用作业一中提到的基本操作【实验内容】假设X有n个样本，属于m=3个类别, 表示样本属于第m类的概率，请实现的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。【代码要求】按代码模板实现函数功能【文
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2024-06-14 09:23:41
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caffe中的网络结构是一层连着一层的，在相邻的两层中，可以认为前一层的输出就是后一层的输入，可以等效成如下的模型可以认为输出top中的每个元素都是输出bottom中所有元素的函数。如果两个神经元之间没有连接，可以认为相应的权重为０。其实上图的模型只适用于全连接层，其他的如卷积层、池化层，x与y之间很多是没有连接的，可以认为很多权重都是０，而池化层中有可能部分x与y之间是相等的，可以认为权重是１。
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2024-08-09 18:23:58
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误差反向传播法前言此为本人学习《深度学习入门》的学习笔记四、简单层的实现本节将用 Python 实现前面的购买苹果的例子。这里，我们把要实现的计算图的乘法节点称为“乘法层”（MulLayer），加法节点称为“加法层”（AddLayer）。1、乘法层的实现层的实现中有两个共通的方法（接口）forward() 和backward()。forward() 对应正向传播，b
CNN前向传播与反向传播基本原理 参考blog..net CNN前向传播与反向传播优化 干货|（DL~3）deep learning中一些层的介绍www.zybuluo.com
个人理解：1、对输入图像进行采样，采样尺寸根据filter的尺寸进行设定； 2、将采样后的像素块拉伸为一个列向量；（3*3*3=27）3、根据步长及filter的size计算出
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2024-05-29 11:34:46
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文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结 前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用），而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现，作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构，本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示：以下是
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2024-04-22 19:49:50
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前向传播与反向传播前向传播与反向传播的作用前向传播及公式前向传播范例反向传播及公式反向传播范例小结前向传播计算图 前向传播与反向传播的作用在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。 对于前向传播，我们沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。 然后将这些用于反向传播，其中计算顺序与计算图的相反，用于计算w、b的梯度（即神经网络中的参数）。随后使用梯度下降算法来更新参数。因此，在训练神
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2024-02-17 08:26:33
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# 深入理解线性层的前向传播与后向传播
在深度学习中，线性层（或全连接层）是最基本的组成部分。它的功能是对输入进行线性变换，然后可以通过激活函数对输出进行非线性变换。理解线性层的前向传播和后向传播是掌握深度学习的基石。本文将通过代码示例和可视化旅程来深入探讨这一主题。
## 线性层的前向传播
线性层的前向传播主要为输入向量与权重矩阵的乘法。公式可以表示为：
$$
y = Wx + b
$$
深度学习的前向传播是神经网络中核心的计算过程，通过对输入数据进行一系列的线性和非线性变换，最终得到模型的预测输出。在实际应用中，前向传播不仅涉及复杂的数学计算，还与模型的性能调优、错误排查、监控告警等多个方面紧密相关。以下是对深度学习前向传播问题的解决过程及相关分析的整理。
## 背景定位
在深度学习应用中，前向传播的主要任务是计算出神经网络的输出。假设我们要处理一个图像分类问题，输入是经过处
## 深度学习反向传播过程详解
深度学习作为机器学习的一部分，其核心之一便是反向传播算法。反向传播算法用于计算神经网络中参数（例如权重和偏置）的梯度，进而通过优化算法（例如梯度下降）更新这些参数，以最小化损失函数。本文将会详细介绍反向传播的流程以及每一步的实现代码。
### 反向传播的基本流程
反向传播算法的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
# 反向传播算法 深度学习
## 1. 简介
反向传播算法是深度学习中的核心算法之一，用于训练神经网络模型。本文将介绍反向传播算法的整体流程，并提供每一步需要做的事情以及相应的代码示例。
## 2. 反向传播算法流程
下面是整个反向传播算法的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 前向传播：输入样本，计算神经网络的输出 |
| 步骤
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2023-07-15 07:48:38
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