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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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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系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。回顾前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我们留待以后学习。正向传播网上关于RNN的介绍
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2024-06-29 09:35:46
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一步一步推导反向传播假如我们由如下的网络（这里只给出最后两层
和
）其中
是最后输出：
其中有如下定义： 注意这里的 都是矩阵或向量。其定义和吴恩达的一样，比如 代表第 。 因为反向传播是要求最后的损失对前面所有的权重的导数，然后再更新权重，所以我们的关键在于求出损失的权
一、BN层的操作1.BN层的操作位置：在非线性映射之前，目的是为了减少梯度消失和梯度爆炸。1.对输入的x做归一化2.增加2个参数，提高模型表达能力3.理想情况下E和Var应该是针对整个数据集的，但显然这是不现实的。因此，作者做了简化，用一个Batch的均值和方差作为对整个数据集均值和方差的估计。 二、作用1.因为反向传播的时候，梯度的连乘表达式中包含激活函数的导数，BN使得激
上一篇文章介绍了DNN的反向传播，对DNN不清楚的可以去看看，CNN在DNN的基础上进行解释。 一、回顾DNN的反向传播上一篇DNN反向传播过程得出结论：1、计算每一层的W、b的梯度，需要计算出2、然后每一层的W的梯度和b的梯度 &n
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2024-08-12 12:00:57
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本博文具有大量公式，由于简书不支持公式，公式渲染完全版请移步博客DNN中的反向传播反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。对于DNN，基本的反向传播思路为：$$\cfrac{dz}{dw_{i}} = \cfrac{dz}{da_{i+1}} \times \cf
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2023-12-01 08:44:41
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【caffe源码研究】第四章：完整案例源码篇(5) ：LeNet反向过程本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。入口信息Net::Backward()函数中调用BackwardFromTo函数，从网络最后一层到网络第一层反向调用每个网络层的Backward。void Net<Dtype>:
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2024-05-06 17:21:04
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一、反向传播的由来在我们开始DL的研究之前，需要把ANN—人工神经元网络以及bp算法做一个简单解释。 关于ANN的结构，我不再多说，网上有大量的学习资料，主要就是搞清一些名词： 输入层/输入神经元，输出层/输出神经元，隐层/隐层神经元，权值，偏置，激活函数 接下来我们需要知道ANN是怎么训练的，假设ANN网络已经搭建好了，在所有应用问题中（不管是网络结构，训练手段如何变化）我们的目标是
1. 因为池化层不具有参数，所以它们不影响反向传播的计算。A 正确 B 错误正确答案是：B， 您的选择是：A 解析：（1）max pooling层：对于max pooling，下一层的误差项的值会原封不动的传递到上一层对应区块中的最大值所对应的神经元，而其他神经元的误差项的值都是0；（2）mean pooling层：对于mean pooling，下一层的误差项的值会平均分配到上一层对应区块中的所有
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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本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。具体网络层信息见 （Caffe，LeNet）初始化训练网络（三） 第2部分本部分不介绍反向传播算法的理论原理，以下介绍基于对反向传播算法有一定的了解。1 入口信息Net::Backward()函数中调用BackwardFromTo函数，从网络最后一层到网络第一层
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2024-08-02 14:40:48
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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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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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在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法。链接如下：深度学习（一）：DNN前向传播算法和反向传播算法深度学习（二）：DNN损失函数和激活函数的选择深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。建议在读本文之前，重点读下前2篇文章。如果不了解DNN的前向和反向传播的话，理解本篇文章会有难度。这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没
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2024-07-29 15:59:21
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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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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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