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
转载
2023-12-13 21:10:47
392阅读
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
转载
2024-06-21 10:10:19
66阅读
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
转载
2023-11-27 13:46:06
155阅读
转载
2023-11-08 22:18:06
146阅读
文章目录1.前向传播1.1 原理和计算图1.2 编写forward函数（Pytorch）2.后向传播（BP）2.1 原理2.2 Pytorch的自动求导机制2.3 Pytorch后向传播的实现3.梯度消失和爆炸3.1 成因3.2 解决的办法 前向传播和反向传播是在训练神经网络的过程中存在两个过程，从信息流的角度可以直观地解释神经网络的信息传播过程： 前向传播将输入信号通过现有参数矩阵的网络计算，
转载
2023-10-16 21:15:30
134阅读
# PyTorch内核设计与梯度反向传播
在机器学习中，梯度反向传播是训练深度学习模型的核心部分。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，其内核设计对梯度反向传播提供了良好的支持。接下来，我们将系统性地讲解如何在PyTorch中实现梯度反向传播，并逐步演示每一步的具体实现。
## 过程概述
以下是实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
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
转载
2024-09-01 17:08:22
183阅读
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
转载
2024-03-29 14:51:10
28阅读
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
转载
2024-04-03 11:12:15
101阅读
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
转载
2024-04-30 10:30:27
104阅读
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
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
在进行深度学习模型训练时，使用 PyTorch 进行反向传播是一个关键的步骤。然而，当反向传播出现梯度报错时，定位问题并进行修复就显得非常重要。以下是我在解决“PyTorch 反向传播梯度报错”的过程中所记录的详细步骤。
问题背景
在进行深度学习训练时，通常我们会使用 PyTorch 中的自动求导机制来计算梯度。但是，当 Transformer 模型的梯度计算出现错误时，可能会导致模型无法正常
pytorch 反向传播 求梯度 不可导函数
在深度学习中，反向传播（backpropagation）用于更新网络的权重。当我们遇到不可导的点时，如何处理这个问题就是一个挑战。本文主要探讨如何在 PyTorch 中有效处理不可导函数的反向传播问题，结合相关的理论和实践。以下是详细的技术内容。
### 协议背景
在机器学习领域中，反向传播是用于计算梯度的一种高效算法。时间轴如下：
```me
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
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
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
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.
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
转载
2024-04-24 20:55:28
89阅读
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
转载
2024-03-04 13:36:53
435阅读
