排序、搜索和计数排序（默认升序）数组a变成-a则表示降序numpy.sort(a[, axis=-1, kind=‘quicksort’, order=None])表示排序，返回拷贝；默认axis=-1，表示按最后一个轴的方向来排序，0表示按行方向排序即竖着，1表示按列方向排序即横着（二维中-1与1的效果一样），None表示展开排序；kind表示排序算法的选择，默认quicksort快排、merg
花了一天学习反向传播，记录一下，以便后面回顾。反向传播概念：前向传递输入信号直至输出产生误差，反向传播误差信息更新权重矩阵。类似于反馈系统，通过输出来影响网络各个层的权值和偏置。数学约定：按照图示数学符号网络的对网络进行描述，以便进行公示推到。下图展示了从输出层反向传播推导出第一层的权值，偏置也是类似的。激活函数采用sigmoid函数,函数的定义与求导如图。单个神经元推到后，我们要进行总结，以便编
文章目录一、误差反向传播法（1）基础概念（2）计算图（3）链式法则（4）反向传播
一、误差反向传播法（1）基础概念数值微分虽然简单易实现，但缺点是计算上比较费时。关于误差反向传播主要有两种方法，一种是基于数学式，另一种是基于计算图。（2）计算图计算图将计算过程用图形表示出来，通过多个节点和边表示。构建计算题在计算图上，从左到右进行计（这里是一种正向传播）计算图的特征是可以通过
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2024-10-14 20:41:06
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2023.1.17Affine层：在神经网络的正向传播中，为了计算加权信号的总和，使用矩阵乘积运算。比如：import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2, 3) # (2,3)
w = np.arange(6).reshape(3, 2) # (3,2)
b = np.arange(4).reshape(2, 2) # (2,2)
y = np
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2024-04-09 00:41:39
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反向传播的重要性不必多说，手推也是必备基础，大厂面试要求用numpy实现一下BP也是经常的事。下面以一个简单的两层网络为例（简单1、t2）：Ground...
原创
2024-04-11 14:36:43
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代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # N是批量大小; D_in是输入维度; # 49/5000 H是隐藏的维度; D_out是输出维度。 N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 # 创建随机输入和输出数据
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2020-09-27 20:39:00
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反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。需要注意的是，神经网络中权值和阈值的更新是在所有的权值和阈值的更新量都计算出来之后，对所有的权值和阈值进行更新。而不是某个权值或阈值的
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2024-06-23 05:55:14
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13.3.1 反向传播算法推导如下图所示为一个神经网络的结构图，由于本文主要探讨激活函数在反向传播过程中的作用，因此不会带入数值进行计算，而是以两个权重的更新为案例进行公式的推导，分别为如何通过反向传播算法更新和的值。13.3.1.1 前向传播首先，需要知道的是，整个网络中,以及所有的权重值均为定值，权重值为网络初始化时按照一定概率分布随机赋值的。则内部结构如下：其中，表示加权后的值，表示加权计算
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2024-03-15 09:02:32
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目录：池化层的反向传播是怎么实现的一、前言二、平均池化二、最大池化四、最大池化的数学原理 一、前言卷积神经网络中一个不可导的环节就是Pooling池化操作，因为Pooling池化操作使得feature map的尺寸发生变化，假如做的池化，步距为2，假设第层有4个梯度，那么第层就会有16个梯度，这使得梯度无法对位的进行传播下去。 其实解决这个问题的思想也很简单，就是把1个像素的梯度传递给4个像素。
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2024-04-06 22:08:28
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新的更新内容请到mwhls.top查看。 无图/无目录/格式错误/更多相关请到上方的文章首发页面查看。没写完。用法会单独开一篇，不过就是整个对象然后整个数据集然后整进train里面再整进test或者predict里，类似sklearn。算法简介BP网络(Back Propagation network, BP)是一种人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)，可分
反向传播算法 （ BackPropagation,BP）PS：需要掌握高等数学中的链式求导法则、偏导数、梯度概念。有一定的神经网络基础知识。 反向传播简介 反向传播原理及实现 总结一、反向传播简介 BP算法是神经网络用于更新权值的算法，可以说是能让神经网络开始“学习”的核心，所以理解这个算法是非常重要的。本着实践是检验是否理解的唯一标准的原则，我借用了另一位博主
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2023-07-20 15:15:08
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【李宏毅机器学习2021】本系列是针对datawhale《李宏毅机器学习-2022 10月》的学习笔记。本次是对深度学习介绍和反向传播机制的学习总结。本节针对上节课内容，对batch、梯度下降方法进行讲解。通过本次学习加深了对optimization方法的理解，同时明白对深度学习的优化方向和解决办法。= =原本17年的视频将bp来着，到21年视频里么有找到bp的。把之前将loss的过完了，和题目出
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2024-06-21 22:56:44
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2023-11-08 22:18:06
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反向Ajax的基本概念是客户端不必从服务器获取信息，服务器会把相关信息直接推送到客户端。这样做的目的是解决Ajax传统Web模型所带来的一个限制：实时信息很难从技术上解决。原因是，客户端必须联系服务器，主动询问是否存在变更，如果有变更就会更新页面（或者页面的一部分）。虽然可以非常快速完成这个操作，让人感觉好像是实时的，但是实际上不是实时的。我们需要的是，服务器联系查看其页面的所有浏览器，并通告
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2023-09-28 22:23:08
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使用TensorFlow的一个优势是，它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量。 TensorFlow
原创
2022-07-08 11:13:42
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在深度学习中，反向传播算法是一个极为重要的计算过程。它通过利用链式法则来计算网络每一层参数的梯度，从而实现模型的有效训练。在本文中，我们将深入探讨如何在PyTorch中实现反向传播，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和扩展讨论等方面。
### 流程图
首先，我们来看一下反向传播的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据] --> B[前向传播]
# 反向传播的Python实现
反向传播（Backpropagation）是训练神经网络的核心算法，其目的是通过计算损失函数关于网络参数的梯度，来优化模型的权重。本文将帮助你理解反向传播的实现过程，并通过代码示例来展示如何在Python中实现。
## 整体流程
反向传播的整体流程可以分为以下几个步骤，下面的表格详细列出了这些步骤及其对应的描述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-19 03:30:47
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本文基于前两篇 1. 多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perceptron） 与 2. 递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）RNN 有一个致命的缺陷，传统的 MLP 也有这个缺陷，看这个缺陷之前，先祭出 RNN 的 反向传导公式与 MLP 的反向传导公式：\[RNN : \ \delta_h^t = f'(a_h^
# JavaScript实现反向传播 for 小白开发者
在现代机器学习特别是神经网络相关的领域中，反向传播算法是一个至关重要的概念。本文将详细介绍如何在JavaScript中实现反向传播。我们将通过清晰的步骤和示例代码，帮助你逐步理解这一过程。
## 一、反向传播流程概述
反向传播的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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5.6 误差反向传播（基于计算图的代码实现）这一章解的代码实现有两种途径：第一种：直接对求解梯度的子函数进行修改，其他部分与上一章一样。第二种：对两层神经网络的类进行修改，把神经网络分出层次来。这两种方法均有优缺点：第一种方法中，直接对求解梯度函数进行修改，操作比较简答，但是内容比较复杂，如果网络的层数再加深一下，会比较难写出对应的求解梯度函数。第二种方法改的地方比较多，但是层次结构简单，非常适合
