项目场景：最近想要在深度学习网络中使用旋转变换，STN旋转变化的几何原理其他博客已经叙述的较为详细，本文不再赘述，本文将从其代码实现方面进行分析，并解决原始代码进行旋转变换存在的图像被切割信息丢失等问题。问题描述：STN模型示意图如下，分为三个部分，参数预测，坐标映射，像素采样，其中参数预测是指通过网络来预测仿射变换中的仿射矩阵参数（目前很多STN网络采用的都是这样通过网络来生成仿射矩阵参数，并且
文章目录1.计算图2.反向传播2.1 链式求导法则2.2 反向传播过程3.Pytorch中前馈和反馈的计算3.1 Tensor3.2 代码演示 对于简单的模型，梯度变换可以用解析式表达进行手算，但是复杂模型（很多w，b）的损失函数需要挨个写解析式，非常不好计算（主要是求导）。因此，可以考虑使用某种算法，把整个网络看做一个计算图，在图上传播整个梯度。这种算法，就称为反向传播算法。转载：梯度下降法是
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2023-09-09 06:49:43
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开始正题！案例:根据学习时长 推断成绩 如下图,前三组数据是我们一直的学习时间x与分数y的关系,我们需要推断出x=4的时候y是多少。这里为了方便效果演示,数据凑的很好,是一个简单的线性映射关系。但在实际中,数据会有很多偏差，我们不容易知道其映射关系，这就是为什么要使用深度学习。import torch
import matplotlib.pyplot as plt
# prepare the t
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2024-09-23 19:05:34
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# 如何实现 PyTorch 反向传播图
在深度学习中，反向传播是训练模型的重要过程。使用 PyTorch，可以轻松实现这一过程。本文将给出具体的步骤和示例代码，帮助刚入行的小白理解和实现 PyTorch 的反向传播图。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 反向传播图的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-10-13 04:32:45
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反向传播算法引言深刻理解反向传播算法示例输出部分结果 引言在上篇文章中，谈了对梯度下降算法的见解，对于单层神经网络，我们很容易计算出损失对权重的导数。而对于一个复杂的神经网络，如下图所示，我们很难求出损失函数对权重的导数。梯度下降法是寻找到最优点，即找到使损失函数最小值的点，从而达到良好优化效果。而反向传播算法就是求最终的输出，也即损失函数最小值对前面各个参数的偏导的过程。一个神经网络训练过程，
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2023-08-21 21:15:25
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PyTorch深度学习实践——反向传播
反向传播课程来源：PyTorch深度学习实践——河北工业大学目录反向传播笔记作业笔记在之前课程中介绍的线性模型就是一个最简单的神经网络的结构，其内部参数的更新过程如下：对于简单的模型来说可以直接使用表达式的方式来更新权重，但是如果网络结构比较复杂（如下图），直接使用解析式的方式来更新显然有些复杂且不太可能实现。反向
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2023-07-13 22:17:45
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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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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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Back Propagation反向传播前言:小案例我们有这么一个等式求:e对a的导数 以及 e对b的导数如果仅仅从数学的角度计算,这是非常简单的,但在深度学习中,我们会遇到许多更加复杂的计算,纯靠数学解析式来计算是十分困难的,我们需要借助 Back Propagation(反向传播)来得到答案 刚刚的等式只是一个非常简单的举例,我们要做的是把这个等式理解为一个计算图反向传播的核心 —> 计
一、 维度诅咒属性 = 特征，特征越多所需要的数据就越多维度越高（特征越多）对数据的需求就越大，比如一维特征 只需要10个数据，那么二维特征想要达到相同的数据密度就需要 102 个数据，N维特征就需要10N 个数据。由于数据集需要人工标注，所以我们需要降低维数，将高维数据映射成低维数据如何降低维数？可以通过线性代数的方式比如有一个 N 维特征的数据，需要降低为 3 维特征的数据，那么我们找到一个
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2023-10-16 01:58:39
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pytorch多个反向传播标签： pytorch之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward，讲了一些pytorch中基本的反向传播，理清了梯度是如何计算以及下降的，建议先看懂那个，然后再看这个。从一个错误说起：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have
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2024-08-17 10:50:39
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pytorch反向传播反向传播的过程更多的是利用链式法则。， 如图所示，对于一个输入x和输入w，f相当于z，可以得到z=x*w=6,通过损失函数l对z的求导，在通过z对x或w的求导，相乘可以得到损失函数对x和w的导数，这就是一个链式法则的过程。将这些求来干嘛呢？实际上是用于梯度下降。事实上，为什么用反向传播，视频中说得很清楚，就是在有很多个结点的情况下并且各个结点的w权重又不相同，那么解
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2023-11-27 13:46:06
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# PyTorch中的反向传播计算图
在深度学习中，反向传播是优化模型的重要步骤，它允许我们通过计算梯度来更新网络的权重。而PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的计算图机制，使得反向传播变得高效且直观。本文将介绍PyTorch中的反向传播计算图，并通过实例展示其基本用法。
## 什么是计算图？
计算图是一个有向图，用于表示计算过程中的数据流和操作。在计算图中，节点代表操作（如
原创
2024-09-22 07:01:17
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# PyTorch反向传播计算图流程
## 1. 引言
深度学习中的反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的核心算法之一。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了高效的自动求导功能，简化了反向传播的实现过程。本文将介绍PyTorch中反向传播计算图的流程，并附上相应的代码示例。
## 2. 反向传播计算图
反向传播是指通过计算图的方式，从神经网络的输出层向输入层进
原创
2023-08-17 11:54:30
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反向传播反向传播算法原理关于层与层之间的顺序pytorch中的反向传播算法Tensor类型数据代码中说明方法 反向传播算法反向传播算法，简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于
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2023-08-20 22:21:26
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1. 正向传播、反向传播和计算图在实现小批量随机梯度下降法训练模型过程中： 我们只提供了模型的正向传播（forward propagation）的计算，即对输⼊计算模型输出，然后通过 autograd 模块来调⽤系统⾃动⽣成的 backward 函数计算梯度。基于反向传播（back-propagation）算法的⾃动求梯度极⼤简化了深度学习模型训练算法的实现。 本节我们将使⽤数学和计算图（comp
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2024-05-14 17:03:46
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# PyTorch 反向传播
## 引言
深度学习是一种通过模拟人脑神经网络来解决复杂问题的方法。在深度学习中，反向传播是一个重要的算法，用于更新神经网络的权重和偏差，以使其能够更好地拟合训练数据。PyTorch是一个常用且强大的深度学习框架，它提供了自动微分功能，使得反向传播算法的实现变得非常简单。本文将介绍PyTorch中的反向传播算法，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 反向传
原创
2023-08-15 14:21:10
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反向传播算法学习笔记与记录在看完B站刘二大人反向传播的视频课后，对梯度下降算法和深度学习的理解又增强了，在此再记录一下自己的理解首先在学习反向传播时，有几个概念需要知道反向传播算法只是能得到误差，而迭代求权重的最优值只能通过梯度下降算法反向传播算法分为两个步骤，即“正向传播求损失”和“反向传播传回误差”。—即整个学习步骤是 1.计算损失值 2.进行反向传播 3.使用梯度下降算法更新权重tensor
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2023-11-10 13:42:34
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1.前向传播引用一个网站的图：具体来说，就是2行代码，图片中的f为激活函数，这里用sigmoid作为激活函数，事实上有很多其它的套路，这里只讲神经网络的数学原理及初级使用，不会做任何深入扩展：def feedforward(self, a):
# a:input
for b, w in zip(self.biases, self.weights):
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2023-11-29 16:12:55
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在前⾯两节中，如果不裁剪梯度，模型将⽆法正常训练。为了深刻理解这一现象，本节将介绍循环神经⽹络中梯度的计算和存储⽅法，即通过时间反向传播(back-propagation through time)。我们在(正向传播、反向传播和计算图)中介绍了神经⽹络中梯度计算与存储的⼀般思路，并强调正向传播和反向传播相互依赖。正向传播在循环神经⽹络中⽐较直观，而通过时间反向传播其实是反向传播在循环神经网络中的具
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2023-11-02 10:12:48
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