反向传播过程是深度学习的核心所在，虽然现在很多深度学习架构如Tensorflow等，已经自带反向传播过程的功能。我们只需要完成网络结构的正向传播的搭建，反向传播过程以及参数更新都是由架构本身来完成的。但为了更好的了解深度学习的机理，理解反向传播过程的原理还是很重要的。在学习完吴恩达的深度学习课程后，对浅层神经网络的反向传播有了一个很清楚的认识。但在课程中对于深层神经网络和卷积神经网络反向传播过程，
本文首先简单介绍CNN的结构，并不作详细介绍，本文只要讲解CNN的反向传播，CNN的反向传播，其实并不是大多所说的和全连接的BP类似，CNN的全连接部分的BP是与它相同，但是CNN中卷积--池化、池化--卷积部分的BP是不一样的，仔细推导，还是有很多细节地方需要思考的，比如1、在前向传播的过程中，卷积层的输入，是通过卷积核与前一层的输出特征图卷积得来的，那么在反向传播的过程中该怎么处理？这个就与全
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2024-05-29 09:57:24
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卷积神经网络CNN反向传播过程卷积层与池化层是卷积神经网络的独特结构，它们同时也是CNN求导的难点。一来卷积的输入特征分为不同通道，针对每个通道求导使得求导过程变得困难。第二池化层不是传统的函数，如何求导令人十分费解。However，办法总比困难多儿。啦啦啦，现在我们就来总结一下卷积神经网络独特结构的梯度传播方式吧。池化层的梯度一开始我认为池化不是一般的函数形式，它真的可导吗？这时候我在心里默念三
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2024-07-04 17:31:19
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理清反向传播算法---背景---定义全连接网络---前向运算---链式求导---反向传播算法代码一（较粗糙，代码二会改进），预测sin(x)曲线代码二：添加Batch训练,替换激活函数 —背景去年看了《神经网络与深度学习》的前几章，了解了反向传播算法的一些皮毛，当时想自己实现一下，但是由于事情多，就放下了。现在有时间，也是由于想理清这算法就动手推公式和写代码了。------这里只以全连接层作为例
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2024-08-23 07:40:11
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目录1、正向传播：2、反向传播：3、总结注： 前面的部分是反向传播公式的详细推导，如果想直接看反向传播的公式，可以直接跳到第3部分结论。 推导中先考虑一个样本（输入和激活都是向量而不是矩阵）1、正向传播：  
传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计算出导数函数，然而在CNN网络中存在一些不可导的特殊环节，比如Relu等不可导的激活函数、造成维数变化的池化采样、已经参数共享的卷积环节。NN网络的反向传播本质就是梯度（可能学术中会用残差这个词，本文的梯度可以认为就是残差）传递，所以只要我们搞懂了这些特殊环节的导数计算，那么我们也就理解CNN的反向传播。Pooling池化操作的反
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2024-09-19 15:20:42
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前言刚开始接触机器学习或者深度学习的时候，学到反向传播的时候总是感觉很抽象，看了知乎和一些教材后还是感觉不够直观，后来看到一处介绍后豁然开朗，在此做下笔记方便查阅，全文不涉及公式推导，仅作为直观理解，待理解后再去推导公式就很轻松了。文章开头有个正向传播的举例，其目的是为了和下文的反向传播做对比。文中的图像来源于《深度学习入门-基于Python的理论与实现》。目录前言一、正向传播二、反向传播1.加法
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2024-10-25 13:17:25
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Batch Normalization详解（原理+实验分析）1. 计算过程2. 前向传播过程3. 反向传播过程4. 实验分析4.1 实验一：验证有没有BatchNorm下准确率的区别4.2 实验二：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.3 实验三：验证有没有BatchNorm+noisy下准确率的区别4.4 实验小结5. BatchNorm的其他细节5.1 训练和推理阶段时参数
看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；2. FCN全卷
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2024-04-26 15:29:38
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前言卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。卷积和反卷积卷积(Convolutional)：卷积在图像处理领域被广泛的应用，像滤波、边缘检测、图片锐化等，都是通过不同的卷
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2024-04-15 13:35:20
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反卷积 deconvolution在应用在计算机视觉的深度学习领域，由于输入图像通过卷积神经网络(CNN)提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进行进一步的计算(e.g.图像的语义分割)，这个采用扩大图像尺寸，实现图像由小分辨率到大分辨率的映射的操作，叫做上采样(Upsample)。上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transpos
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2024-03-18 14:42:33
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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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反卷积（转置卷积）通常用来两个方面：CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察feature map对哪些pattern相应最大，即可视化哪些特征是卷积操作提取出来的；（ZFNet可视化）FCN全卷积网络中，由于要对图像进行像素级的分割，需要将图像尺寸还原到原来的大小，类似upsampling的操作，所以需要采用反卷积；GAN对抗式生成网络中，由于需要从输入图
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2024-03-26 10:22:44
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目录一、单输入通道单输出通道公式1.
net^{l}=K^{l}*_{valid}O^{l-1}+B^{l}
netl=Kl∗validOl−1+Bl1.1.
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2024-10-25 13:16:07
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之前觉得理解到了，但是再次复习的时候又觉得理解不了，在求卷积的时候，为什么要把响应h[n]写成h[n-k]，在图形上抽象导致理解不了。以下以离散信号为例，再次梳理一遍。首先是正向理解，将h[n-k]当作是系统响应的“时移”，k变化，比如1就是右移1个单位，这样卷积和就是所有这些时移的加权叠加，比如x[0]h[n]+x[1]h[n-1]+……，这里要把h[n+k]看作是响应的序列序列序列，叠加就是在
作者：Sik-Ho Tsang编译：ronghuaiyang 导读 使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformabl
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2024-09-08 11:17:22
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神经网络没有特别说明的情况下本篇笔记神经网络架构基于figure1。figure1：1.神经网络在分类问题中的应用神经网络算法的代价函数：如果处理的是二元分类的问题（只有一个输出单元），K=1。是一个K维的向量，代表中的第i个。代表K个输出单元的求和。2.反向传播算法（Back Propagation）反向传播算法也叫BP算法，一般和梯度下降算法一起使用，运用反向传播算法求得偏导项后运用梯度下降算
1.传统DNN的反向传播计算:损失函数: \(J(W,b,x,y) = \cfrac{1}{2}||a^L-y||_2^2\)
\[\delta^l=\frac {\partial J}{\partial z^l} \,\,\text{表示对l层线性变换输出$z^l$的偏导}
\]
最后一层输出层: \(\cfrac {\partial J}{\partial a^L} = a^L - y\)
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2023-10-13 00:27:26
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反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural
原创
2022-07-22 14:23:13
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两种不同的观点的网络传播，一个流行的方法在计算生物学，及其与图卷积的联系你可能听说过图卷积，因为它在当时是一个非常热门的话题
原创
2024-05-18 19:31:09
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