后向传播算法 几个编导数之间是相互关联的利用链式求导法 先计算这三个点接着 可得 综合我们可得 同理我们可以得到 同理 因为其从输出往输入推，从后往前传递，所以叫后向传播算法总结后向传播算法的步骤：（1）对神经网络每一层的各个神经元，随机选取相应的w，b的值（2）设置目标函数E，例如E=1/2（y-
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2024-04-02 10:12:39
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0. 前言上一篇文章我们从十分直观的角度理顺了 BP 算法的流程，总结起来，一次 BP 权值调整的过程是这样的：输入向量从输入节点依次向后传播，我们可以计算出 the activation of all the hidden and output units计算每个输出节点的残差输出节点的残差依次向前传播，由此可以求得各个隐层的残差由隐层的残差可以求得隐层左侧权重的更新虽然我们理顺了过
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2024-03-31 22:17:06
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为什么要使用backpropagation?梯度下降不用多说，如果不清楚的可以参考梯度下降算法。神经网络的参数集合theta，包括超级多组weight和bais。要使用梯度下降，就需要计算每一个参数的梯度，但是神经网络常常有数以万计，甚至百万的参数，所以需要使用backpropagation来高效地计算梯度。backpropagation的推导backpropagation背后的原理其实很简单，就
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2024-01-10 11:31:02
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一个神经元有多个输入和一个输出，每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出也可以是整个神经网络的输入。所谓神经网络的结构就是指的是不同的神经元之间的连接结构。 如图所示，一个最简单的神经元结构的输出就是所有输入的加权和，而不同的输入的权重就是神经元的参数。神经网络的优化过程就是优化神经元中参数的取值的过程。 如图 是一个简单的判断是否合格的三层全连接神经网络。全连接神经网络是指相邻两层之间的任意两个
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2024-06-06 22:36:06
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# 深入理解线性层的前向传播与后向传播
在深度学习中，线性层（或全连接层）是最基本的组成部分。它的功能是对输入进行线性变换，然后可以通过激活函数对输出进行非线性变换。理解线性层的前向传播和后向传播是掌握深度学习的基石。本文将通过代码示例和可视化旅程来深入探讨这一主题。
## 线性层的前向传播
线性层的前向传播主要为输入向量与权重矩阵的乘法。公式可以表示为：
$$
y = Wx + b
$$
目录【实验目标】【实验内容】【代码要求】【文档要求】【实验目标】 理解前向传播和反向传播应用作业一中提到的基本操作【实验内容】假设X有n个样本，属于m=3个类别, 表示样本属于第m类的概率，请实现的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。【代码要求】按代码模板实现函数功能【文
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2024-06-14 09:23:41
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caffe中的网络结构是一层连着一层的，在相邻的两层中，可以认为前一层的输出就是后一层的输入，可以等效成如下的模型可以认为输出top中的每个元素都是输出bottom中所有元素的函数。如果两个神经元之间没有连接，可以认为相应的权重为０。其实上图的模型只适用于全连接层，其他的如卷积层、池化层，x与y之间很多是没有连接的，可以认为很多权重都是０，而池化层中有可能部分x与y之间是相等的，可以认为权重是１。
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2024-08-09 18:23:58
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CNN前向传播与反向传播基本原理 参考blog..net CNN前向传播与反向传播优化 干货|（DL~3）deep learning中一些层的介绍www.zybuluo.com
个人理解：1、对输入图像进行采样，采样尺寸根据filter的尺寸进行设定； 2、将采样后的像素块拉伸为一个列向量；（3*3*3=27）3、根据步长及filter的size计算出
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2024-05-29 11:34:46
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文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结 前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用），而大部分博主的复现代码基本上都是基于函数实现，作为小白的我一时有点蒙圈。为了更好地理解前向传播吧以及类与函数定义的网络结构，本文分别用类核函数实现了简单的前向传播函数提示：以下是
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2024-04-22 19:49:50
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前向传播与反向传播前向传播与反向传播的作用前向传播及公式前向传播范例反向传播及公式反向传播范例小结前向传播计算图 前向传播与反向传播的作用在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。 对于前向传播，我们沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。 然后将这些用于反向传播，其中计算顺序与计算图的相反，用于计算w、b的梯度（即神经网络中的参数）。随后使用梯度下降算法来更新参数。因此，在训练神
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2024-02-17 08:26:33
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1. 前向传播算法所谓的前向传播算法就是：将上一层的输出作为下一层的输入，并计算下一层的输出，一直到运算到输出层为止。 从上面可以看出，使用代数法一个个的表示输出比较复杂，而如果使用矩阵法则比较的简洁。将上面的例子一般化，并写成矩阵乘法的形式， 这个表示方法就很简洁、很漂亮，后面我们的讨论都会基于上面的这个矩阵法表示来。所以，应该牢牢记住我们符号的含义，否则在后面推导反向传播公式时会比较懵。2.
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2024-05-28 22:44:24
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本文总结：目标：得到更接近你想要的输出o1,o2，即更准确地预测过程：固定的输入x1,x2..==>通过反向传播不断更新权重==>得到更接近你想要的输出o1,o2...反向传播的过程：利用前向传播求出误差E，求出误差E对权重W的偏导数，利用，权重更新公式 更新权重W，其中 α 是学习率继续反向传播，更新更接近输入层的权重W，直到更新所有的权重W，循环1
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2024-03-29 11:34:02
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# 人工神经网络及后向传播算法
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿大脑神经元连接方式的人工模型，用于模拟人脑的学习和决策能力。神经网络包含了多个神经元（Neuron），每个神经元接收输入信号，对其进行加权处理，并通过激活函数输出结果。
在神经网络的训练过程中，后向传播算法（Backpropagation）是一种常用的优化方法，用来调整神经网络
原创
2024-03-21 06:56:26
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文章目录深度学习三个步骤神经网络模型评估选择最优函数反向传播链式法则损失函数(Loss function)代价函数(Cost function)总体损失函数(Total loss function) 深度学习三个步骤Neural Network --> Goodness of function --> Pick the best function神经网络完全连接前馈神经网络 概念：前
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2024-04-18 09:12:11
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深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法前言讲真，之前学吴恩达的机器学习课时，还手写实现反向传播的由来反向传播由Hinton在1986年发明，该论文发表在
原创
2023-07-11 00:19:11
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cs224n作业 神经网络前向传播后向传播原来只是自己没有往后看，后面视频解释了前向和后向传播。前向传播网络一个简单的网络：我看不懂这个红点图，同层神经元组与组之间的空格意味着什么？希望有大神赐教一下后向传播网络对于后向传播网络，从视频里的多种方式，我觉得最好理解的还是FLOW CHART,就是后向传播的时候，像流水一样一层一层的往后走。核心：后向的时候记录下每一层的梯度，然后不断往后流动 看完
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2024-05-01 14:35:36
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Zygote 是 Julia 上一个实现自动微分、自动求导的包，其中 @adjoint 宏是 Zygote 接口的一个重要组成部分。
原创
2021-12-06 14:42:49
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文章目录为什么要有神经网络神经网络的基本结构神经网络中的运算正向传播单个列向量传播矩阵传播反向传播代价函数计算误差计算梯度 为什么要有神经网络我们已经学会了线性回归和逻辑回归，它们在拟合曲线与划分类别方面的表现都还不错，为什么我们还需要神经网络呢？因为在许多应用场景中，特征值的数量远超之前练习中的规模，一张灰度图就包含成千上万的像素点信息，对于这样的问题，光是一次项就有成千上万个，若再考虑高次项
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2023-12-21 05:43:39
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# 后向轨迹：Python中的时间序列数据分析
后向轨迹（Backward Trajectory）是分析时间序列数据的一种技术，特别是在气象学、流体力学和环境科学等领域。它可以用来追踪某个事件的源头，比如追踪空气污染物的来源或重现过往的气象条件。
## 什么是后向轨迹？
后向轨迹技术通常通过模拟粒子在流体中的运动来实现。通过利用已知的流体运动信息（如风速、温度等），后向轨迹可以帮助我们分析和
聚类分析是生信分析中常用的工具，在转录组分析中经常用到。聚类分析将表达模式相似的基因聚类在一起，以基因集的形式进行后续分析，今天小编给大家介绍其相关原理。 介绍聚类方法有很多，常用的有以下几个：k-均值聚类（k-means Cluster）层次聚类（Hierarchical Cluster）SOM（自组织映射）FCM（模糊 C 均值）下图的例子展示的是，差异表达基因集的聚类热图。多是
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2024-03-31 10:45:04
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