本文参考deeplearningbook.org一书第六章 6.5 Back-Propagation and Other DifferentiationAlgorithms首先明确反向传播算法用来做什么：求梯度。一、前向传播 foward propagation“反向传播算法”，其中 反向 两个字顾名思义，先有一个前向的过程，才有反向一说。所以要搞懂反向传播之前，需先把前向传播
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2024-05-13 09:31:40
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1.LSTM的结构（本文啥也没讲）LSTM的介绍就不多讲了，直接附上链接： LSTM网络结构 中文版本 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 英文版本2.LSTM学中个人思考过的问题（1）ht和Ct维度相同？ 维度是相同的，因为h(t)=o(t)⊙tanh(C(t))，两者点乘所以维度必然相同，且维度由tensorf
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2024-05-23 22:56:59
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1. lstm：
1. 在LSTM中，通常把整个序列作为一个训练样本。
2. 反向传播（BPTT）：（其实实际就还是链式法则）
1. 局限性：使用BPTT，对于单个参数的更新可能会带来很大的开销。例如对长度为1000的输入序列进行反向传播，其代价相当于1000层的神经网络进行前向后向传播。
2. 一种简单的解决方法是：将长度为1000的序列分成50个长度为20的序列，再对这20个序列进行
## Pytorch反向传播过程
### 引言
在深度学习中，反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的常用方法。Pytorch是一个流行的深度学习框架，提供了一套简洁的API用于实现反向传播过程。本文将介绍Pytorch中反向传播的基本概念、流程和代码示例，并帮助初学者理解和实现该过程。
### 反向传播流程
反向传播是基于梯度下降算法的一种优化方法，通过计算损失函数
原创
2023-08-23 10:00:23
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---- 前言BN层的的公式：输入进行均值和方差，然后归一化，接着有两个参数，分别是scale和shift，其实一定程度上可以让BN层选择归一化恢复多少。有时候可以刚刚好等于均值和方差，那么就抵消了。 这里就说两个参数的意义，有时候我们并不想归一化的进入，这时候重要两个参数等于方差和均值，那么就可以抵消了归一化。----主体部分前向传播：根据上面的公式假设我们现在只有两个input然后output
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2024-03-07 18:18:01
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单层视角神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。如果假定第k层的输入节点只有2个，对第k层的某个输出节点而言，相当于一个线性模型y=w1x1+w2x2
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2024-04-16 15:23:54
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1、BN层为什么可以防止梯度消失Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化保证网络的稳定性。 具体的batchnorm原理非
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2024-04-29 15:36:35
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BackPropagation计算过程反向传播计算过程直接计算使用计算图辅助实际推导前向传播损失函数反向传播总结附：加入正则化后的梯度推导 反向传播对于神经网络的训练，需要从损失函数得到每个参数的梯度，它指明参数迭代的方向，从而能够使损失值一步步降低。这一方法利用了求导的链式法则，这里先脱离神经网络的概念，单纯的从公式推导的角度说明为什么更新参数需要反向传播和反向传播的过程。这里有这样一个计算结
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2024-06-27 17:11:55
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## 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
误差反向传播和深度学习相关技巧总结 文章目录误差反向传播和深度学习相关技巧总结一、误差反向传播法1.几个问题2.简单层（加法、乘法层）、激活函数层、Affine/softmax层的实现3.误差反向传播的实现二、与学习相关的技巧1.关于参数的更新2.权重的初始值3、其它与之相关的学习技巧三、总结 一、误差反向传播法1.几个问题误差反向传播的目的是什么？ 为了能够更高效的计算权重参数的梯度方法，数值微
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2024-10-28 18:03:00
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一：DNN的反向传播算法我们在监督学习中的一般问题是，假设我们有m个训练样本，{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中x是输入维度，输入特征维度为n_in，y为输出向量，输出的特征唯独为n_out,.我们需要利用这m个训练样本训练出一个模型，以便于在一个新的输入向量输入后，经过模型计算，可以预测y向量的输出。 那么在Dnn中，我们使输入层有n_in个输入神经元，输出层有n_ou
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2024-10-24 18:43:58
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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
作者：陈楠1. 卷积层的反向传播废话不说，直接上图： 假设输入为一张单通道图像 ，卷积核大小为 ，输出为 。为了加速计算，首先将 按卷积核滑动顺序依次展开，如上图所示。其中， 中的红色框代表 中的红色框展开后的结果，将 依次按照此方式展开，可得
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2024-05-06 10:53:50
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反向传播算法是训练人工神经网络的重要算法，主要用于计算神经网络中各个权重的梯度，从而更新权重以最小化损失函数。
反向传播算法（Backpropagation）介绍反向传播算法是训练人工神经网络的重要算法，主要用于计算神经网络中各个权重的梯度，从而更新权重以最小化损失函数。该算法基于链式法则，允许我们高效地计算多层网络中每个参数的梯度。反向传播的基本步骤前向传播：输入数据通过网络传播，计算每层的输出，直到得到最终的预测结果。计算损失：使用损失函数（如均方误差、交叉熵等）计算预测结果与真实标签之间的误差。反向传
如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不
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2023-08-23 09:00:14
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综述 RNN( Recurrent Neural Network 循环(递归)神经网络) 跟人的大脑记忆差不多。我们的任何决定，想法都是根据我们之前已经学到的东西产生的。RNN通过反向传播和记忆机制，能够处理任意长度的序列，在架构上比前馈神经网络更符合生物神经网络的结构，它的产生也正是为了解决这类问题而应用而生的。 RNN及改进的LSTM等深度学习模型
由于Python的str对象中，没想像Java语言中reverse()这样内置的反转函数，所以我们需要考虑其他的途径。这篇文章主要介绍了python字符串反转的四种方法：1、reduce函数方法：book = '需要反转的字符串'
result = reduce(lambda x,y:y+x,book)
print(result)2、字符串切片法：小编最常用这种方法book = '需要反转的字符串
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2023-06-09 11:08:36
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BP反向传播其实就是通过链式法则，从后往前一次计算出损失函数对所有参数的偏导，而前向求导的话每次只能求出某一个特定参数关于损失函数的导数，转了两篇文章，第一篇简单的介绍了一下BP，第二篇是根据神经网络详细的推导 十分钟看懂神经网络反向传输算法 昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现
作者：man_world 一、参数说明W(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的权值b(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的偏置(其中j恒为0，输入特征值a(l)0恒为1)二、公式定义激活函数(这里采用sigmoid函数来做分类)：f(z)=11+e−zl层神经元的状态值：z(l)=w(l)a(l−1)+b(l)，表示一个神经元所获得的输入信号的
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2024-08-07 14:26:30
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