用反向传导思想求导Contents [hide]1简介2示例2.1示例1：稀疏编码中权重矩阵的目标函数2.2示例2：稀疏编码中的平滑地形L1稀疏罚函数2.3示例3：ICA重建代价3中英文对照4中文译者简介 在 反向传导算法一节中，我们介绍了在稀疏自编码器中用反向传导算法来求梯度的方法。事实证明，反向传导算法与矩阵运算相结合的方法，对于计算复杂矩阵函数（从矩阵到实数的函数，或用符号表示为：从
# 机器学习反向求导的实现步骤
## 引言
在机器学习中，反向求导是一项重要的技术，它用于计算损失函数对模型参数的梯度，从而更新模型参数使得损失函数最小化。对于刚入行的小白开发者来说，理解和实现反向求导可能是一项具有挑战性的任务。本文将介绍机器学习反向求导的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释，帮助小白开发者更好地理解和掌握这一技术。
## 实现步骤
下面是机器学习反向求导的实现步骤：
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原创
2023-12-15 04:58:56
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第一次：一．表达式处理题目要求表达式合法，而不合法的表达式显然是不能进行后续操作的，因此第一步要做的就是把不合法的表达式排除在外。我的想法是这样的：1. 把所有包含正确表达式不该有的字符的输入屏蔽掉2. 把所有包含非法数字的表达式屏蔽掉3. 把所有含有类似“+++”、“+-+”、“^++”等的表达式屏蔽掉，为下一步的拆分做铺垫4. 当表达式差分成一个个项的时
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2023-12-21 12:24:37
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第四节 反函数的导数 基本初等函数的求导公式 一、 反函数的导数法则5（反函数的求导法则）如果函数在区间内单调连续,且在该区间内处处有不等于0的导数，那么它的反函数在相应区间内也处处可导,即存在，并且
1. 概念 线性回归（Linear Regression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。
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2023-10-20 19:08:17
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1.2 神经网络的反向求导
在上一节中， 我们大致对神经网络的梯度更新有了了解，其中最核心的部分就是求出损失函数对权重 ????????????????wijl 的导数。由于网上大多数资料都是生搬硬套，因此我们以计算 ????1W1 的导数为例，对整个反向求导过程进行细致的剖析。如下图所示：
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2021-08-30 19:46:00
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# PyTorch中的线性代数、微分和反向求导难点
## 引言
PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能来建立和训练神经网络模型。在PyTorch中，线性代数、微分和反向求导是构建和优化模型的关键概念。然而，对于初学者来说，这些概念可能会带来一些困惑。本文将重点介绍PyTorch中线性代数、微分和反向求导的难点，并提供代码示例来帮助读者更好地理解这些概念。
## 线性代数
原创
2023-09-10 11:43:40
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import torchimport mathdtype = torch.floatdevice = torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU# Create random input and output datax = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000, device=device, dtype=dtype)y =
原创
2023-01-13 09:09:47
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一. 一元线性回归对于线性回归最简单的就是一元线性回归，我们先拿一元线性回归作为入门的例子，等理解了这个，对于多元线性回归也就好理解了，都是一样的道理（对不起大家字写的不好！）1.1官方定义百科的定义：线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+b+e，e为误差服从均值为0的正态分布(此处我加上了偏置b，
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2020-03-19 19:37:00
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学习总结假设：xxx表示标量；XXX表示m×n维的矩阵；求导的因变量用yyy表示标量；
原创
2022-10-05 22:13:00
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记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplo
原创
2023-10-27 11:22:00
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# PyTorch反向传播求导
在深度学习中，反向传播是一种常用的方法，用于计算神经网络中各个参数对损失函数的导数，从而更新权重以最小化损失。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了自动求导的功能，使得我们可以方便地进行反向传播求导。
## 什么是反向传播？
在神经网络中，反向传播是一种通过计算损失函数对每个参数的导数来更新网络参数的方法。反向传播的过程可以分为四个步骤：前向传播、计
原创
2024-04-20 05:03:38
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这里参考吴恩达的机器学习的1-5章,主要讲线性回归的应用。1. 通过微分方法推导线性回归这里主要讲解一个特征变量下的线性回归方法的使用： 假设函数(Hypothesis Function) : ，很显然它是一个线性函数。其中 x 就是训练样本中的特征变量, y 就是对应于特征变量x的样本实际值，所以 就表示样本集中的每一个样本点。是两个参数, 接下来我们就会通过训练样本数据来计算出它们的具体值是多
朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。2. 计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，=，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总
反向传播机器学习是一种深度学习中的关键算法，用于优化模型参数，使得模型在训练集上的输出更接近目标值。在这篇博文中，我将分享关于如何解决反向传播机器学习问题的详细步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比以及进阶指南。让我们一起探讨这个有趣的主题吧！
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境是正确配置的。下面是设置环境的流程图和相应的代码块。
```mermaid
How the backpropagation algorithm works(反向传播算法是怎样运行的)在上一章中，我们看到了神经网络如何使用梯度下降算法来学习它们的权值和偏差。然而，在我们的解释中有一个缺口:我们没有讨论如何计算成本函数的梯度。在这一章中，我将解释一种计算这种梯度的快速算法，一种称为反向传播的算法。 反向传播算法最初是在20世纪70年代引入的，但直到1986年David Rum
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2024-09-06 08:16:49
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PyTorch 一文入门PyTorch 入坑四：计算图与反向传播导数、梯度与最优化方向导数与梯度最优化复合函数求梯度计算图PyTorch实战PyTorch中的动态图机制 PyTorch 入坑四：计算图与反向传播导数、梯度与最优化方向导数与梯度 笔者认为，梯度的概念是深度学习及最优化中核心的概念之一，精确的理解梯度的概念，对于理解反向传播的过程、优
前提及说明第一次遇见矩阵求导，大多数人都是一头雾水，而搜了维基百科看也还是云里雾里，一堆的名词和一堆的表格到底都是什么呢？这里总结了我个人的学习经验，并且通过一个例子可以让你感受如何进行矩阵求导，下次再遇到需要进行矩阵求导的地方就不会措手不及。在进行概念的解说之前，首先大家需要先知道下面的这个前提：前提： 若 x 为向量，则默认 x 为列向量，&n
0.先上本节课目录：1.二阶导数：导数的导数我们经常需要定位极值点，并判别是极大值还是极小值。定位极值点是一阶导数的职责，一阶导数为0即为极值点；是极大值还是极小值这就是二阶导数的职责了，二阶导数的符号表示曲线的弯曲方向。2.二阶导数的例子这里用距离、速度（距离的导数）和加速度（速度的导数）来举例。距离：速度：加速度：后面会讲到，这里的二阶导数永远大于0，图像为凸。3.凸函数和凹函数按照国外教材定
在Coursera机器学习课程中，第一篇练习就是如何使用最小均方差(Least Square)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数，来求解模型参数，得到线性模型。本文内容来源于：《A First Course of Machine Learning》中的第一章和第二章。 先来看一个线性模型的例子，奥林匹克百米赛跑的男子组历年数据如下： &nbs
