作者：Paul-Louis Pröve 我试着定期阅读ML和AI的论文，这是保持不掉队的唯一的方法。作为一个计算机科学家，我常常会在看科学性的文字描述或者是数据公式的时候遇到麻烦。我发现通过代码来理解会好很多。所以，在这篇文章中，我会通过Keras实现的方式，带领大家回顾一下最近的一些文章中的重要的卷积块。当你在GitHub上寻找热
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2024-09-24 19:16:03
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文章目录一、前向传播与反向传播二、代码演示 一、前向传播与反向传播“”" 反向传播算法包含两阶段： 1.前向传播，我们的输入通过网络，得到的输出预测（也称为传播阶段）。 2.反向传播，我们计算网络的最后一层的损失函数的梯度，并使用这个梯度应用链规则来更新我们网络中的权重（也称为权重更新阶段）。1.前向传播：
1）初始化网络权重值
2）计算：每个神经元 输入与权重点积，然后应用激活
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2024-09-08 13:46:56
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虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。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
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2023-07-20 12:43:43
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做课题主要用到的工具为pytorch，虽然本人是python小白，不过之前有C++的基础，python代码看起来并不费劲，pytorch在暑假就安装好了，只是一直放着没有用，并且安装的gpu版（1650的显卡在瑟瑟发抖）。最近开始学习pytorch的使用方法，准备用它搭建几个神经网络，于是就去网上搜了各种教程，在此实现一个最简单的部分----
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2024-08-04 14:57:57
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文章目录前向传播反向传播一个复杂的例子Patterns in Backward Flow神经网络中的 BP 算法 BP 算法是一种参数学习方法，一般分为两个过程：前向传播（求误差），反向传播（误差回传）。那么什么是前向传播、反向传播呢？这里先说结论：前向传播是为反向传播准备好要用到的数值，反向传播本质上是一种求梯度的高效方法。求梯度是为了什么呢？就是为了更新模型的参数（权重 W 和偏置 b）。所
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2023-10-28 22:05:00
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# 如何用 Python 实现前向传播
前向传播是神经网络中的一个核心步骤，它是指输入经过网络向前传递，最终产生输出的过程。本文将通过一个简单的例子，逐步讲解如何在 Python 中实现前向传播。
## 整体流程
为了实现前向传播，我们可以将整个过程拆分为几个关键步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码或函数 |
|--
原创
2024-09-04 05:11:32
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最近GCN非常火，虽然个人暂时用不到GCN，但还是简单看了下理论，感觉不是特别复杂，但是似乎实现上较为有难度，尤其是高维的图表示，先转载一篇机器之心的文章学习一下，感觉GCN主要是处理复杂的关系网络，与常见的CV和NLP任务并不十分相同。 何为图卷积网络？ GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上，它非常强大，即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节
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2024-10-25 13:17:08
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# 前向传播算法：深度学习中的基础
前向传播算法是深度学习中的一个重要概念，它帮助我们在神经网络中计算每一层的输出，并逐层传递直至最终的输出层。在这篇文章中，我们将探讨前向传播的基本原理，展示相关的Python代码示例，并通过类图和旅行图来辅助说明。
## 一、前向传播的基本原理
前向传播是神经网络训练过程中的一个重要步骤。在这个步骤中，输入数据经过各个层的权重和偏置计算，直至得到网络的输出
建立神经网络的主要步骤是：1. 定义模型结构（例如输入特征的数量）2. 初始化模型的参数3. 循环：# 3.1 计算当前损失（正向传播）
# 3.2 计算当前梯度（反向传播）
# 3.3 更新参数（梯度下降）实现代码#单层神经网络，不含隐含层
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import h5py #是与H5文件中存储的数据集进
其实你去看pytorch中的nn.Conv2d的源码的时候，你会发现它还是调用的nn.functional.conv2d，如下图所示： 显然这在前向传播中我们已经用的非常多了，有时候在跟踪里面会计算template和search的互相关，也是利用F.conv2d函数实现的，本篇文章用生动易懂的方式讲解一下F.conv2d前向传播和反向传播的过程。前向传播(forward propagation)官
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2023-11-12 14:45:40
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到这里我们就学完了卷积神经网络相关的知识了，在学习的过程中，你是否有这样的困扰：如果是我自己构建一个卷积神经网络，怎样才能构建一个最优的模型呢；卷积层应该有几层，卷积核改多大，哪些层之后需要加池化层，dropout 应该用在哪……其实，在实际应用中我们很少会从头搭建一个卷积神经网络，除非是找不到可以用的了。业界中的精英、大师已经设计出很多经典的卷积神经网络了，这些卷积神经网络在 ImageNet
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2024-02-28 10:14:09
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在之前对多层感知机的实现过程中，只考虑了感知机在进行前向传播时所进行的计算，对于涉及梯度计算的反向传播并未进行过多赘述，仅调用深度学习框架所提供的反向传播函数进行自动梯度计算。因此在本节内容中，针对深度学习模型在训练时的前向传播以及反向传播过程进行了介绍。一、前向传播前向传播过程主要是指按输入层 -> 隐藏层 -> 输出层顺序传递数值进行计算并存储结果的过程。以上述图中多层感知机结构为
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2024-04-28 13:02:08
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2.1 前向传播 前向传播（forward propagation或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。假设输入样本是 x∈R(d)， 并且我们的隐藏层不包括偏置项。 这里的中间变量是： &nb
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2023-12-12 11:10:05
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1.nn.Module类理解pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的方法预览：class Module(object):
def __init__(self):
def forward(self, *input):
def add_module(self, name, module):
def cuda(self, device
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2023-10-17 18:43:28
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手撕卷积神经网络历险记 二、卷积前向传播代码分析 由于之前做了公众号版本
原创
2023-06-09 14:18:31
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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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代码与教程此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现前向传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码：教程为：https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html
代码如下：import torch
dtype = torch.FloatTensor
# dtype = t
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2023-11-07 05:30:18
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# Python深度学习基础：前向传播实现
前向传播是深度学习中至关重要的一步，它是神经网络中数据通过网络层的流动过程。为了帮助你了解并实现前向传播，我们将分步进行，最终将代码整合起来。以下是实施前向传播的整体流程。
## 前向传播流程
| 步骤 | 说明 |
|------|---------------------------|
| 1 |
前向算法Python
在我学习概率图模型和隐马尔可夫模型（HMM）的过程中，前向算法成为我解决这类问题的重要工具。前向算法用于计算在给定模型参数和观测序列的情况下，某个状态序列发生的概率。它的应用不仅限于HMM，在许多其他领域，如语音识别、自然语言处理等，前向算法也起着重要作用。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{是否获取观测序列}
B -
在这篇博文中，我们将深入探讨“前向传播”在 Python 中的应用，通过不同的技术解析和结合实际案例，展示其在 IT 技术中的重要性。前向传播常常用于机器学习和深度学习中，理解这一过程对于任何希望在这些领域深入探索的人来说都是至关重要的。
### 协议背景
前向传播的基础可以归纳为两个重要方面：算法本身和通信协议的演变。不同的算法会影响前向传播的方式，而协议的演变则是数据交换和处理的标志。
