正向代理是一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器，为了从原始服务器取得内容，客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器)，然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端。客户端必须要进行一些特别的设置才能使用正向代理。
正向代理的典型用途是为在防火墙内的局域网客户端提供访问Internet的途径。
反向代理正好相反，对于客户端而言它就像是
反向传播算法学习笔记与记录在看完B站刘二大人反向传播的视频课后，对梯度下降算法和深度学习的理解又增强了，在此再记录一下自己的理解首先在学习反向传播时，有几个概念需要知道反向传播算法只是能得到误差，而迭代求权重的最优值只能通过梯度下降算法反向传播算法分为两个步骤，即“正向传播求损失”和“反向传播传回误差”。—即整个学习步骤是 1.计算损失值 2.进行反向传播 3.使用梯度下降算法更新权重tensor
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2023-11-10 13:42:34
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1.前向传播 如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接，那么结点w的值怎么算呢？就是通过上一层的i,j,k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算，最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后在通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLu，sigmoid等函数，最后得到的结果就是本层结点w的输出。 最终不断
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2024-08-11 13:03:42
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目录1.关键字说明1.1figure图像对象2.折线图创建(plot)2.柱状图3.直方图4.散点图5.图片保存 概述：matplotlib使用来使numpy和pandas处理出来的数据可以可视化。 在使用matplotl
1.长短期记忆网络LSTMLSTM(Long short-term memory)通过刻意的设计来避免长期依赖问题，是一种特殊的RNN。长时间记住信息实际上是 LSTM 的默认行为，而不是需要努力学习的东西！所有递归神经网络都具有神经网络的链式重复模块。在标准的RNN中，这个重复模块具有非常简单的结构，例如只有单个tanh层，如下图所示。 [外链图片转存失败(img-EwKxtSFp-156905
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2024-03-26 11:15:45
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反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，它用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两个过程重复迭代直到
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2024-03-08 14:13:03
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本文主要介绍反向传播的代价函数，应用过程，梯度检测、以及前向和反向的区别等内容。1.反向传播我们使用反向传播计算导数项（为了求最小代价函数，可以对比梯度下降法导数的作用）。反向传播，就是对每一个节点求误差。根据反向传播的定义： 其中，δ j^((i))代表第i层，第j个节点的误差，代表第i层，第j个节点的拟合结果，yi代表实际值。 将上式写成向量形式为： 我们以上边的4层网络为例： 表示整个网络的
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2024-04-01 19:52:36
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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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作者：man_world 一、参数说明W(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的权值b(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的偏置(其中j恒为0，输入特征值a(l)0恒为1)二、公式定义激活函数(这里采用sigmoid函数来做分类)：f(z)=11+e−zl层神经元的状态值：z(l)=w(l)a(l−1)+b(l)，表示一个神经元所获得的输入信号的
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2024-08-07 14:26:30
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科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。前言上期文章中我们学习基本的神经网络
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2024-05-11 07:06:50
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目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档 反向传播算法定义反向传播（Backpropagation，缩写为BP）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，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化
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2024-03-21 18:16:00
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BP反向传播其实就是通过链式法则，从后往前一次计算出损失函数对所有参数的偏导，而前向求导的话每次只能求出某一个特定参数关于损失函数的导数，转了两篇文章，第一篇简单的介绍了一下BP，第二篇是根据神经网络详细的推导 十分钟看懂神经网络反向传输算法 昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现
为什么要反向传播？通过正向传播求初基于输入x的y_pred后，需要通过比较y_pred和原数据y，得到损失函数（一般是它们差值的L2范数） 然后，各个权重矩阵就可以根据损失函数反向传播回来的梯度进行学习更新，从而使得下一轮的损失函数更小 总的来说，反向传播起到一个提高训练模型精确度的作用对于特定的计算图和神经网络 这里我们使用一个包含1层输入层，1层隐含层，1层输出层的神经网络模型 但在数量上，我
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2024-07-17 20:48:47
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反向传播算法（过程及公式推导） 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果
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2024-07-25 14:41:25
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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 Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，
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2023-08-24 17:20:39
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在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。但是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
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2024-04-02 19:54:54
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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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反向传播back propagation代码再简单模型中，按照下图的神经网络来完成模型的训练在复杂的模型当中，输入，权重，隐藏层的数量都是很多的，例如下图中，输入x有5个神经元，第一层隐藏层h中有6个神经元，则中间不同的权重矩阵w有30个这时候需要反向传播利用链式法则，将其中的梯度求出来假设在一个两层的神经网络中，做以下的运算在全连接网络第一层中重复操作构成第二层我们需要在每一全连接层中添加一层非
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2024-07-01 11:35:37
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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：  
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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