文章目录1 回顾1.1 其他的相关代码2 快速搭建3 网络的保存4 网络的提取4.1提取整个网络的方法4.2提取网络中的参数的方法 1 回顾在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1.1 其他的相关代码关于导包以及生成数据
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2024-05-30 13:07:37
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1、sobel算子计算不同方向上的梯度，用一个卷积核与原始图像相乘。 计算水平方向的梯度 如上图，计算P5的梯度，用右边一列减去左边一列，又因为P4和P6挨P5较近，所以权重更大 中间的图像便是卷积核 若P5左右两列数值相差较大，则P5梯度也会很大，则此处边界 若P5左右两列数值相差较小，则P5梯度也会很小，则此处不是边界 计算垂直方向的梯度 如下图 计算近似梯度：sobel函数的使用1、dst
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2023-11-01 15:38:34
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上一章中我们学习了神经网络怎么通过梯度下降算法学习权重和偏移的。但是我们的讨论中缺了一块：我们没有讨论如何去计算损失函数的梯度。本章中，我将介绍一个计算梯度的快速算法：逆向传播算法(backpropagation)。BP算法在1970年代首次被提出，但是直到David Rumelhart, Geoffrey Hinton, 和Ronald Williams 1986年的一篇论文，人们才意识到它的重
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2024-01-16 21:00:34
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1. 一些算法概念：偏导数构成的向量为梯度；（梯度是一个向量，既有大小又有方向。）方向导数为梯度在该方向上的合成，系数为该方向的单位向量；梯度方向为方向导数最大的方向，梯度的模为最大的方向导数值；梯度垂直于等高线，同时指向高度更高的等高线；隐函数可以看成是一种等高线，其梯度为高维曲面（曲线）的法向量 2. BP算法是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用
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2023-09-15 15:31:24
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假设一个网络如下：第一层是输入层，包含两个神经元i1，i2，和截距项b1；注：截距项类似中的常数项c。第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项b2；第三层是输出层，包含两个神经元o1,o2。每条线上标的wi是层与层之间连接的权重，激活函数我们默认为sigmoid函数。现在对他们赋上初值，如下图： 其中，输入数据 i1=0.05，i2=0.1; 输出数据 o1=0
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法，关于最小二乘法，可参考笔者的上一篇博客 BP 神经网络中的基础算法之一 —— 最小二乘法。何为梯度？在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数 f(x,y), 分别对 x,y 求偏导数，求得的
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2024-04-07 21:23:42
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bp(back propagation)修改每层神经网络向下一层传播的权值,来减少输出层的实际值和理论值的误差其实就是训练权值嘛训练方法为梯度下降法其实就是高等数学中的梯度,将所有的权值看成自变量,误差E作为因变量即E=f(w1,w2,w3,....,wk)//这些w就是每一层向下一层转移的权值,具体在哪层不要管,只有计算上的差别现在我们希望最小化E的值,怎么最小化呢?就通过修改w的值来最小化首先
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2023-07-19 14:32:38
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1. 概念梯度下降法（Gradient Descent）又称最速下降法（Steepest descent）是一种常用的一阶优化方法，是一种用于求解无约束最优化问题的最常用的方法。它选取适当的初始值，并不断向负梯度方向迭代更新，实现目标函数的极小化，直到收敛。2. 梯度下降的直观解释以下山法作为类别，我们想要从山的某个位置下山，但我们并不知道山脚的位置，只能走一步算一步。从当前位置出发，往当前位置的
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2024-09-26 14:08:46
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上一篇我们实现了使用梯度下降法的自适应线性神经元，这个方法会使用所有的训练样本来对权重向量进行更新，也可以称之为批量梯度下降（batch gradient descent）。假设现在我们数据集中拥有大量的样本，比如百万条样本，那么如果我们现在使用批量梯度下降来训练模型，每更新一次权重向量，我们都要使用百万条样本，训练时间很长，效率很低，我们能不能找到一种方法，既能使用梯度下降法，但是又不要每次更新
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2023-07-06 13:44:59
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BP算法中的梯度值——梯度消失/爆炸的起因!常规的前馈网络具有以下的单层形式：而对于某层权值的梯度计算，采用以下公式：其中E代表损失值；O代表网络输出层；h代表隐藏层；w为根据梯度值更新的权重。通过BP算法的观察发现，梯度的计算与以下几个因素有关（不理解这一点可以尝试将梯度的偏导计算展开）：(y-y’)：预测与真实值的偏差。激活函数求导。W：权重值。神经元（输入）的值。根据梯度链式传递法则，可以发
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2024-09-24 11:06:20
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BP神经网络梯度修正法是一种常用的神经网络训练算法，用于解决分类、回归等问题。在这篇文章中，我将向你介绍BP神经网络梯度修正法的流程和每个步骤的具体实现。
## 1. BP神经网络梯度修正法的流程
下面是BP神经网络梯度修正法的流程，我们可以用表格来展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化神经网络的权重和偏置 |
| 2 | 输入样本，前向传播计算输
原创
2024-01-25 13:00:28
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梯度下降法常用于神经网络负反馈过程中参数的优化。下面对梯度下降法做解释说明。场景梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。 但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。因此，下山的路径就无法确定，他必须利用自己周围的信息去找到下山的路径。这个时候，他就可以利用梯度下降算法来帮助自己下山。以他当前的所处的位置为基准，
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2023-08-17 17:02:35
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1、如何提高bp神经网络的预测精度啊跟你的预测对象有很大关系。 1. 根据你的预测对象的特性选取合适的输入层、输出层和隐层神经元数目。 2. 选择合适的神经网络训练函数。 3. 保证足够的训练样本数据，并且确保这个训练样本数据有足够的精度能够反映需要预测的对象的特性。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、BP神经网络的精度低，怎么解决？建议用RBP神经网络进行训练如何提高bp神经网络的准确率。使用方法：
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2023-07-29 11:26:50
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BP神经网络理解及公式推导一、人工神经网络人工神经网络（ANN）是一种旨在模仿人脑结构及其功能的由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息 。神经网络是一种运算模型，由大量的节点(也可以说神经元)之间连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数或者激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过连接信号的加权值，称之为
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2023-07-05 20:44:04
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主要参考了吴恩达老师【神经网络和深度学习】系列课程。 文章目录一、梯度下降（Gradient Descent）(1) 梯度下降理解(2) 算法过程(3) 神经网络中的梯度下降二、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）三、Mini-batch梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）四、总结参考 一、梯度下降（Gradient Descent）
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2023-07-29 11:19:20
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误差逆传播（BP）算法初介绍正向传播FP就损失反向传播BP回传误差根据误差修改权重继续迭代至最优算法推导梯度下降简介梯度下降就是从起点开始，沿着梯度 的方向，按照步长 的大小，一步一步地走到谷底梯度的理解梯度分为正梯度方向和负梯度方向（可以理解为求最大值和最小值）谷底的理解（以负梯度为例）达到最小值步长的理解第一，步长长度太小第二，步长太大值得注意的是，步长太大，很可能跨过最低点，运气好的话可能会
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2023-12-19 20:52:18
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（1）神经网络中的神经元的输出：（2）梯度下降算法：（3）随机梯度下降：（每次训练完一个batch后，进行一次参数更新）（4）反向传播：（5）momentum：是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为,沿负梯度方向下降。而带momentum项的SGD则写生如下形式：（6）学习率：（7）weight decay:weight decay是放在正则项（regularization
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2023-10-30 23:13:40
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bp神经网络中的gradient是什么意思bp神经网络中的gradient是什么意思若果对你有帮助，请点赞写作猫。 神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方
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2023-07-05 21:06:35
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预先说明由于有些人实在太蠢，没办法只能加上这一段。首先，这里面什么看成变量，什么看成常量。 变量：网络的权值W（偏置b默认在W内。）以及输入X。 常量：就是target 你可能会说呃呃呃，不是输入都是有值得吗，不都是数吗，怎么会是变量啊。。我还能说什么呢？一般来说网络的反向传播就是两种类型。一种是更新网络权值W，这是属于常规的，一种是更新输入X。 不管哪种情况，我们都要把W和X看成变量，才能
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2024-04-25 11:00:21
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在机器学习和深度学习的研究中，反向传播（BP）算法是训练模型的关键过程之一，计算梯度是这个过程的核心。本文将层层深入，探讨“BP算法中计算梯度 python”的相关内容，帮助大家更好地理解这一重要技术。
### 背景描述
通过对人工神经网络的学习，我们逐渐认识到反向传播算法的重要性。自1986年Rumelhart等人首次提出该算法以来，BP算法已经成为深度学习的基石。在过去的几十年里，随着计算
