注意：上图中左下角应为xy的互协方差阵的转置，而不是xx的协方差阵的转置 上图中的公式即为中误差传播律公式 注意：测量中，测量观测值越多。并不一定会让结果更加准确，而是会由于各个观测值存在的中误差传播，导致最终结果中误差变大。但是观测次数越多，正常情况下对应观测值的中误差会减小。 多个观测值线性函数的协方差阵 注意：上图重工Y等号右边的Y应为X，而不是Y例子：注意：上图中 以A1为例，应为9.0
优化算法基本上都是在反向传播算出梯度之后进行改进的，因为反向传播算法是一个递归形式，通过一层层的向后求出传播误差即可。计算Loss函数的目的：**计算出当前神经网络建模出来的输出数据与理想数据之间的距离，根据反向传播算法可以不断更新网络中的参数使loss函数不断下降，使输出数据更加理想。那么如何根据一个网络的loss来更新参数，即如何更新网络节点中的权重w和偏差b的值？神经网络中的参数说明：表示神
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2024-04-08 11:41:37
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文章目录一.误差反向传播算法是干什么的？二.计算图(一) 了解计算图的写法(二)局部计算(三) 计算图的优点三. 误差反向传播算法的具体实现一.误差反向传播算法是干什么的？通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度，数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。用梯度的方法计算神经网络的权重参数，虽然理解起来很容易理解
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2024-04-19 06:44:37
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顾名思义Record Management System是管理数据的系统，Record是系统中最重要的实体。在移动设备存储空间存储的并不是字段，而是字节数组。Mobile Infomation Device Profile(MIDP)规范中并没有规定什么样的数据才能存储为记录，事实上记录是任何可以被字节数组表示的数据，例如图片、文本等。
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2024-10-18 08:55:23
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通常情况下, 我们不会从头训练整个神经网络, 更常用的做法是先让模型在一个非常大的数据集上进行预训练, 然后将预训练模型的权重作为当前任务的初始化参数, 或者作为固定的特征提取器来使用. 既通常我们需要面对的是下面两种情形:Finetuning the convnet: 在一个已经训练好的模型上面进行二次训练ConvNet as fixed feature extractor: 此时, 我们会将整
误差传播误差种类及来源观测精度误差正向传播误差反向传播 误差种类及来源测量学中，真值X减去测量值Li被称为误差（观测误差）： 误差可分为： 1、粗差 &nb
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2024-09-05 17:41:39
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正向传播：从计算图出发点到结束点的传播反向传播：从计算图结束点到出发点的传播局部计算：无论全局发生了什么，都能只根据与自己相关的信息输出接下来的结果计算图优点：可以通过正向传播和反向传播高效地计算各个变量的导数值加法节点的反向传播：加法节点的反向传播将上游的值原封不动地输出到下游加法节点反向传播的具体例子加法层的实现：forward()对应正向传播，backward()对应反向传播乘法
误差反向传播法步骤准备好学习数据。进行权重和偏置的初始设置，设置学习率。计算神经单元的输出值及平方误差C。根据误差反向传播法，计算各层的神经单元误差。根据神经单元误差计算平方误差C的偏导数。计算出代价函数CT和它的梯度δ\deltaδCT。根据6中计算出的梯度更新权重和偏置的值。反复更新3~7操作，直到判定代价函数CT值充分小。流程图...
原创
2021-08-11 09:04:38
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导读：这篇文章是介绍了BPTT的概念，说明了数据截断的原因和方法，即提高网络的学习效率。以及如何找到最好的截断方法，即利用网格搜索。文中都是一些概念介绍，这里直接把原文贴上来了。正文翻译如下：递归神经网络能够在序列预测问题中学习跨越多个时间步的时间依赖性。像长短期记忆或LSTM网络这样的现代递归神经网络通过称为反向传播时间的反向传播算法的变体进行训练。为了提高具有很长序列的序列预测问题的效率，该算
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2024-08-06 09:20:22
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反向传播为了更好的理解BP算法，我们先分析一个具体的例子，然后根据这个具体的例子，可以得到Ng给的总结(https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/),网络结构如下，同时，初始的值也标注在了图上： 首先前向传播： 激活函数sigmold 然后是反向传播： 首先计算现在的cost function，假
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2024-02-19 18:27:49
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反向传播其实就是链式求导法则的重复使用，链式法则其实就是先计算外层函数的导数，再计算内层函数的导数，一直重复。误差反向传播的过程，就是层层求导的过程。在看RNN的反向传播之前，先看看简单网络的反向传播。1、反向传播，链式求导看一个小例子，如下图所示，其中f函数由x,y,z三种变量的组合来决定，x和y并不是直接和f相连。假设，x+y用q来表示，作为中间结果q=x+y。首先来看一下前向传播过程，就是根
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2023-07-21 18:32:49
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推导神经网络误差逆传播算法
误差逆传播算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多使用BP算法进行训练。
给定训练集\(D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),......(x_m,y_m)},x_i \in R^d,y_i \in R^l\),即输入示例由\(d\)个属性描述，输出\(l\)个结果。如图所示，是一个典
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2024-05-08 09:10:54
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误差反向传播法前言此为本人学习《深度学习入门》的学习笔记，详情请阅读原书 数值微分虽然简单，也容易实现，但是缺点是计算上比较费时间，本章介绍一个高效计算权重参数的梯度的方法--误差反向传播法一、计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里说的图形是数据结构图，通过多个节点和边表示（连接节点的直线称为“边”）。1、用计算图求解实例：太郎在超市买了 2 个苹果、3 个橘子。其中，苹果每个 10
关于反向传播，我非常推荐下面的一个在线书籍，其给出了非常详实、生动且易于理解的反向传播算法以及相关公式的推导，公式不繁杂是一大特点，Neural Networks and Deep Learning。本文将对其讲解给以归纳和总结，其中有些个人的见解，通篇将使用下图所示神经网络。一、符号假设损失函数为 第 层的第 个神经元表示为
第1章误差与有效数值1.1 什么是误差实际值与理论值的差，称为误差。1.2 什么是有效数值第2章 误差的分类2.1 模型误差2.2 测量误差备注：几乎所有的测量
原创
2021-09-08 17:39:10
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RNN 反向传播公式推导（非矩阵式）因为模式识别非要用Latex来编辑公式，所以逼着我写一次博客。嗯，说不定这是一个很好的开始。因为笔者的水平有限，所以如果有不慎有疏漏，烦请不吝赐教。 关于RNN的基础知识和反向传播的定义就不再赘述，这不是本篇博客所要讲的重点。如果你感觉自己对RNN有一定了解而且至少已经知道三层神经网络反向传播怎么推导了之后，再来看这个比较合适。RNN模型的可视化（好像
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。 正向传播时，输入信号通过隐含层作用于
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2024-03-17 15:11:38
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RNN的时间反向传播原理 本节将介绍循环神经网络中梯度的计算和存储方法，即通过时间反向传播（back-propagation through time）。正向传播在循环神经网络中比较直观，而通过时间反向传播其实是反向传播在循环神经网络中的具体应用。我们需要将循环神经网络按时间步展开，从而得到模型变量和参数之间的依赖关系，并依据链式求导法则应用反向传播计算并存储梯度。1. 定义模型简单起见，我们考
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2024-10-25 14:57:11
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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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2024-08-20 12:49:07
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