今天我们把js中的函数function()函数简单介绍一下。函数的作用是什么呢？ 主要就是将我们写的代码封装在一起，方便我们后期的调用，比如一个for循环在执行完毕后，如果我们还想要它在后面也进行使用，我们总不能又写一遍吧？所以我们使用函数来方便我们。函数的基本架构function hanshu(a,b){
}
hanshu(A,B)这就是一个基本的函数，但是我们
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2023-07-22 11:52:58
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1.LSTM的结构（本文啥也没讲）LSTM的介绍就不多讲了，直接附上链接： LSTM网络结构 中文版本 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 英文版本2.LSTM学中个人思考过的问题（1）ht和Ct维度相同？ 维度是相同的，因为h(t)=o(t)⊙tanh(C(t))，两者点乘所以维度必然相同，且维度由tensorf
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2024-05-23 22:56:59
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一：DNN的反向传播算法我们在监督学习中的一般问题是，假设我们有m个训练样本，{(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，其中x是输入维度，输入特征维度为n_in，y为输出向量，输出的特征唯独为n_out,.我们需要利用这m个训练样本训练出一个模型，以便于在一个新的输入向量输入后，经过模型计算，可以预测y向量的输出。 那么在Dnn中，我们使输入层有n_in个输入神经元，输出层有n_ou
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2024-10-24 18:43:58
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误差反向传播和深度学习相关技巧总结 文章目录误差反向传播和深度学习相关技巧总结一、误差反向传播法1.几个问题2.简单层（加法、乘法层）、激活函数层、Affine/softmax层的实现3.误差反向传播的实现二、与学习相关的技巧1.关于参数的更新2.权重的初始值3、其它与之相关的学习技巧三、总结 一、误差反向传播法1.几个问题误差反向传播的目的是什么？ 为了能够更高效的计算权重参数的梯度方法，数值微
BackPropagation计算过程反向传播计算过程直接计算使用计算图辅助实际推导前向传播损失函数反向传播总结附：加入正则化后的梯度推导 反向传播对于神经网络的训练，需要从损失函数得到每个参数的梯度，它指明参数迭代的方向，从而能够使损失值一步步降低。这一方法利用了求导的链式法则，这里先脱离神经网络的概念，单纯的从公式推导的角度说明为什么更新参数需要反向传播和反向传播的过程。这里有这样一个计算结
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2024-06-27 17:11:55
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1、BN层为什么可以防止梯度消失Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了，目前已经被广泛的应用到了各大网络中，具有加速网络收敛速度，提升训练稳定性的效果，Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batch normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化保证网络的稳定性。 具体的batchnorm原理非
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2024-04-29 15:36:35
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1. lstm：
1. 在LSTM中，通常把整个序列作为一个训练样本。
2. 反向传播（BPTT）：（其实实际就还是链式法则）
1. 局限性：使用BPTT，对于单个参数的更新可能会带来很大的开销。例如对长度为1000的输入序列进行反向传播，其代价相当于1000层的神经网络进行前向后向传播。
2. 一种简单的解决方法是：将长度为1000的序列分成50个长度为20的序列，再对这20个序列进行
## Pytorch反向传播过程
### 引言
在深度学习中，反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的常用方法。Pytorch是一个流行的深度学习框架，提供了一套简洁的API用于实现反向传播过程。本文将介绍Pytorch中反向传播的基本概念、流程和代码示例，并帮助初学者理解和实现该过程。
### 反向传播流程
反向传播是基于梯度下降算法的一种优化方法，通过计算损失函数
原创
2023-08-23 10:00:23
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当前，深度学习已经应用到很多领域：无人驾驶汽车，黑科技以及图像分类等等，这些前沿的科技也面临许多挑战，如无人驾驶汽车需要进行物体的检测、行人的检测、标志的识别以及速度识别等等；图像分类已经成为一项重要技术，它是计算机视觉的核心任务，其困难之处在于图像中物体形状的改变、部分遮蔽以及背景的混入等等。让机器学习人类模拟人类大脑的思考过程，需要进行大量的实验研究才能正式投入运行，即将大量的数据分为训练集、
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2024-03-18 11:11:02
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# 反向传播算法介绍及JavaScript实现
## 引言
反向传播算法（Backpropagation）是神经网络中最重要且常用的算法之一，其作用是根据训练样本的误差，通过调整权重和偏置值来最小化误差。本文将介绍反向传播算法的原理及其在JavaScript中的实现。
## 反向传播算法原理
反向传播算法是一种基于梯度下降的优化算法，目的是调整神经网络的权重和偏置值，从而最小化输出与目标输
原创
2023-11-11 09:08:59
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# 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 |
| ---- | ---- |
| 1 |
# 如何实现“Javascript 停止事件传播”
## 1. 事件传播的概念
在Javascript中，事件传播是指当一个事件被触发时，这个事件会从最具体的元素开始逐级向上冒泡，直到达到document对象。在冒泡过程中，可以通过阻止事件传播来阻止事件继续向上传播。
## 2. 如何停止事件传播
停止事件传播有两种方法：阻止事件冒泡和取消默认事件。
### 阻止事件冒泡
阻止事件冒泡可以使
原创
2024-02-24 03:24:08
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CNN 前向后向算法单通道二维图像示例CNN的一个难点就是在具体计算过程中实现前向后向传播算法。因为CNN的卷积核是方阵，不方便在具体运算中运行。因此对于具体的运行，我们要做一点变化, 变成矩阵相乘。假设我们有输入图像和卷积核, . 同时stride=1, padding=0. 我们有卷积操作 我们可以做变形，这里我们做矩阵相乘 具体来说，我们首先把卷积核转变为一个一维向量。这样就使得我们必须重新
单层视角神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入不变的情况下进行的。如果假定第k层的输入节点只有2个，对第k层的某个输出节点而言，相当于一个线性模型y=w1x1+w2x2
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2024-04-16 15:23:54
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1. Introduction本节主要介绍反向传播的直观理解：使用链式法则进行递归求导的梯度计算方式。给定一个函数，其中是输入变量，我们要计算函数关于的梯度，即：。可以是损失函数。我们知道，是关于输入样本和权重与偏置的函数，其中是固定不变的，和是算法要去学习和确定的。通过计算损失函数关于和的导数，可以迭代更新权重和偏置。2. Simple expressions and interpretatio
## 深度学习反向传播过程详解
深度学习作为机器学习的一部分，其核心之一便是反向传播算法。反向传播算法用于计算神经网络中参数（例如权重和偏置）的梯度，进而通过优化算法（例如梯度下降）更新这些参数，以最小化损失函数。本文将会详细介绍反向传播的流程以及每一步的实现代码。
### 反向传播的基本流程
反向传播算法的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明
---- 前言BN层的的公式：输入进行均值和方差，然后归一化，接着有两个参数，分别是scale和shift，其实一定程度上可以让BN层选择归一化恢复多少。有时候可以刚刚好等于均值和方差，那么就抵消了。 这里就说两个参数的意义，有时候我们并不想归一化的进入，这时候重要两个参数等于方差和均值，那么就可以抵消了归一化。----主体部分前向传播：根据上面的公式假设我们现在只有两个input然后output
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2024-03-07 18:18:01
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Back Propagation反向传播前言:小案例我们有这么一个等式求:e对a的导数 以及 e对b的导数如果仅仅从数学的角度计算,这是非常简单的,但在深度学习中,我们会遇到许多更加复杂的计算,纯靠数学解析式来计算是十分困难的,我们需要借助 Back Propagation(反向传播)来得到答案 刚刚的等式只是一个非常简单的举例,我们要做的是把这个等式理解为一个计算图反向传播的核心 —> 计
体积光的光源可以是平行光、探照灯、点光源等，我们今天先来看看平行光如何制作体积光。体积光的原理网上已经有很多了，这里就不赘述了。着重快速实现：Shader "Unlit/VolumetricLightingShader"
{
Properties
{
_MainTex ("Texture", 2D) = "white" {}
_Intensity("
如何对CNN网络的卷积层进行反向传播在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（RadialBasisFunction）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不
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2023-08-23 09:00:14
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