100天搞定机器学习|Day37无公式理解反向传播算法之精髓上集我们学习了反向传播算法的原理，今天我们深入讲解其中的微积分理论，展示在机器学习中，怎么理解链式法则。我们从一个最简单的网络讲起，每层只有一个神经元，图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的，我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感。这样我们就知道怎么调整这些变量，才能使代价函数下降的最快。 我们先来关注最后两个神经元，我们给最
内容列表：简介简单表达式和理解梯度复合表达式，链式法则，反向传播直观理解反向传播模块：Sigmoid例子反向传播实践：分段计算回传流中的模式用户向量化操作的梯度小结注：中文翻译出自知乎专栏“智能单元”，在其基础上增加了个人批注简介目标：本节将帮助读者对反向传播（backpropagation）形成直观而专业的理解。反向传播是利用链式法则（chain rule）递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传
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2024-06-15 10:01:49
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神经网路正向传播需要输入的值乘以权重，并且加上偏执值，再通过激活函数的值得到输出结果，反向传播过程，则是通过链式求导法则，通过与损失函数值比较进行权值更新。正向传播如图 ，计算图通过节点和箭头来表示。这里，“+”表示加法，变量 和 写在各自的箭头上。像这样，在计算图中，用节点表示计算，处理结果有序（本例中是从左到右）流动。这就是计算图的正向传播。 总结： 正向传播是：上层输入的值乘以权重，并且加上
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2024-05-09 13:17:26
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一、前言 正向传播（forward propagation/forward pass）指的是：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。 二、步骤 1、为了简单起见，我们假设输入样本是 ????∈ℝ????x∈Rd，并且我们的隐藏层不包括偏置项。这里的中间变量是： 2、其中????(1)∈ℝℎ× ...
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2021-07-29 11:30:00
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文章目录理论手推过程代码实现理论理论层面看我以前的博文：（2020李宏毅）机器学习-Backp些.
原创
2022-07-13 11:23:28
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# PyTorch正向传播和反向传播实现指南
在深度学习中，正向传播和反向传播是模型训练中的两个重要步骤。正向传播用于计算模型的输出，反向传播则用于更新模型的参数。本文将带领你逐步实现这两个过程，我们将使用PyTorch作为实现工具。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下正向传播和反向传播的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 06:29:57
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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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从协议上来讲使用了TCP、UDP、ICMP、HTTP/HTTPS、FTP和DNS等协议。正向通信和反向通信正向模式是木马被控端在宿主机器上开放一个端口，等待控制端来主动连接，对一些有公网地址的目标非常有效。反向通信是被控端在启动后，主动和控制端连接通信的过程，这种方式不要求被控制机器有公网地址，但控制端需要有公网地址。木马通信常用的协议应用层：HTTP/HTTPS、FTP、SMTP、UDP、DNS
前言：我们先给假设两个条件：该神经网络全部参数以及拟合到最优读者以及理解之前的激活函数，矩阵等知识对于普通函数：我们先给出一个函数: 将 = 0.8, b = 2, 得到下列图像 若有需求， 给定x， 求出 f ( y ) 的值，我们就可以用代码封装上述函数来实现该需求如果需求是给定x，大于或等于 f ( y ) 的的时候为1，要如何实现？在 f ( y ) 后面加一个判断条件即
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2024-09-12 00:34:13
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一、正向传播（ 一 ） 定义 正向传播是指对神经⽹络沿着从输⼊层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。为简单起⻅，假设输⼊是⼀个特征为 \(x \in R^d\)
\[z = W^{(1)}x \]
其中 $$W^{(1)} \in R^{h \times d}$$是隐藏层的权重参数。把中间变量 \(z
正向传播、反向传播和计算图前面几节里我们使用了小批量随机梯度下降的优化算法来训练模型。在实现中，我们只提供了模型的正向传播（forward propagation）的计算，即对输入计算模型输出，然后通过autograd模块来调用系统自动生成的backward函数计算梯度。基于反向传播（back-propagation）算法的自动求梯度极大简化了深度学习模型训练算法的实现。本节我们将使用数学和计算图
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2024-08-08 08:32:02
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4.6 神经网络模型的计算过程对于神经网络模型的计算过程，主要分为两个部分：正向传播算法反向传播算法4.6.1 正向传播概念： 正向传播就是基于训练好的网络模型，输入目标通过权重、偏置和激活函数计算出隐层，隐层通过下一级的权重、偏置和激活函数得到下一个隐层，经过逐层迭代，将输入的特征向量从低级特征逐步提取为抽象特征，最终输出目标结果。正向传播的过程： 权重矩阵的转置乘以输入向量，再通过非线性激活函
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2024-05-16 20:02:36
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一、影响通信距离的主要因素影响通信距离的主要因素有无线产品的功率、无线产品的接收灵敏度、无线产品的选择性、无线产品的信号调制方式、工作频段、供电系统、天线的高度、天线的类型、馈线的长度及线径、所在地区无线电干扰的频谱分布、高大建筑或金属物体与天线的相对位置、地形地貌等环境因素。直接上公式:Los=32.45+20lgd+20lgf这是自由空间传输、理想的传播条件下的计算公式，其中Los为传输损耗，
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2024-10-20 11:38:35
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Table of Contents:IntroductionSimple expressions, interpreting the gradientCompound expressions, chain rule, backpropagationIntuitive understanding of backpropagationModularity: Sigmoid exampleBackpro
随着人工智能应用在手机、IoT上的普及，受能耗和设备体积的限制，端侧硬件的计算性能和存储能力相对较弱，这给人工智能模型带来了新的挑战——需要模型更小更快更强。量化，就是其中的一个重要手段。因此，近年来量化成为学术界与工业界热门的研究方向。但与此同时，模型量化也引发了巨大的挑战。其中比较大的有两个：一是由于表示精度下降引起信息损失带来准确率的下降；二是量化带来的不连续性使神经网络的训练不稳定。学术和
# 神经网络正向传播和反向传播
神经网络是一种模拟人类大脑神经元之间连接方式的人工智能模型，常用于解决分类、回归等问题。神经网络的学习过程主要包括正向传播和反向传播两个步骤，这两个步骤是神经网络训练的核心。
## 正向传播
正向传播是指输入数据通过神经网络的每一层，经过激活函数得到输出结果的过程。在正向传播过程中，数据从输入层逐层传递到输出层，每一层都会进行加权求和和激活函数处理。
下面是
原创
2024-03-23 03:34:48
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一、正向传播（ 一 ） 定义 正向传播是指对神经⽹络沿着从输⼊层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。为简单起⻅，假设输⼊是⼀个特征为 \(x \in R^d\)\[z = W^{(1)}x
\]其中 $$W^{(1)} \in R^{h \times d}$$是隐藏层的权重参数。把中间变量 \(z \in R^h\)
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2024-03-28 21:07:38
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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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# PyTorch中的反向传播与正向传播
在深度学习中，反向传播和正向传播是模型训练中至关重要的两个步骤。PyTorch作为一种广泛使用的深度学习框架，为这些过程提供了灵活而高效的实现。本文将讲解这两个概念，并通过代码示例进行演示。
## 正向传播
正向传播是指输入数据经过模型的各层计算，最终生成输出结果。在PyTorch中，我们可以通过定义一个神经网络模型，然后将输入张量传入模型，来实现正
反向传播概述反向传播算法最初在 1970 年代被提及，但是人们直到 David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 的著名的 1986 年的论文中才认识到这个算法的重要性。需要假设2的原因是，要把代价函数与神经网络输出联系起来，进而与神经网络的参数联系起来。符号定义 反向传播算法 正如我们上面所讲的，反向传播算法对一个训练样本计算代价函数
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2024-05-09 09:04:54
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