写这篇文章其实也不是什么原创,只是一个总结,好多算法都关于梯度的算法. 大家都知道，偏导数反映的是函数延坐标轴方向的变换率，但是现实生活中，我们紧紧研究延坐标轴方向的变换率是不够的，比如热空气要向冷空气移动，那么它的方向是任意的，还有就像水的流动一样，它的方向也是任意的，还有大气温度沿着某些方向也是任意的，因此我们有意义研究一指定方向上的函数
翻译自：/jovian本文目标：创建一个模型，通过平均温度，降雨量，湿度来预测苹果和橙子的产量。 在线性回归的模型中， 每个目标变量被一串权重（weight）和其他变量的乘积和偏差（bias）的求和表示，如：yield_apple = w11 * temp + w12 * rainfall + w13 * humidity + b1
yield_orange = w21 * temp + w22
深度学习是一个正在快速发展的领域，总是出现很多新的时髦的概念，笔者在这里对里面经常出现的一些概念进行解释，力求通俗易懂。如果能对各位读者带来帮助，我将深感欣慰！梯度消失：神经网络相当于多层复合函数，因此在反向传播算法中计算梯度时需要按照求导的链式法则一层一层的连续相乘，如果连续出现梯度很小的情况会导致梯度越乘越小，接近于0，这就叫做梯度消失。（反向传播算法
反向传播算法的三个阶段：1.前向传播求原函数值2.反向传播根据输出层误差求梯度3.根据梯度信息进行优化反向传播算法本质上解决的问题：帮助机器快速的从参数空间里找到较好的参数组合。7.3 激活函数导数7.3.1 Sigmoid 函数导数Sigmoid 函数也叫Logistic函数，定义为\[Sigmoid := \frac {1}{1+e^{-x}}
\]Sigmoid函数的导数表达式：\[\fra
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2023-12-13 21:10:47
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梯度下降1 激活函数2 梯度与自动求导（1）梯度（导数）（2）通过torch.autograd.grad获得梯度（3）通过反向传播，将梯度复制到需要求导的变量上（4） 保留计算图3 softmax（1）softmax过程（2）softmax函数求导（3）softmax的求导程序4 损失函数（1）均方差Mse_Loss（2）二分类交叉熵nn.BCELoss（3）多分类交叉熵F.cross_entr
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2024-06-12 06:50:43
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PyTorch是一款基于自动微分且越来越流行的神经网络框架。核心数据类型Tensor首先，手动初始化Tensor：a = torch.Tensor([[3., 3.],
[3., 3.]], requires_grad=True)像处理ndarray一样，可以通过将其中包含的数据简单地包装在torch.Tensor中来初始化Tensor。当用这种方式初始化Ten
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2023-12-25 11:24:00
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2023-11-08 22:18:06
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文章目录1.前向传播1.1 原理和计算图1.2 编写forward函数（Pytorch）2.后向传播（BP）2.1 原理2.2 Pytorch的自动求导机制2.3 Pytorch后向传播的实现3.梯度消失和爆炸3.1 成因3.2 解决的办法 前向传播和反向传播是在训练神经网络的过程中存在两个过程，从信息流的角度可以直观地解释神经网络的信息传播过程： 前向传播将输入信号通过现有参数矩阵的网络计算，
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2023-10-16 21:15:30
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# PyTorch中的梯度传播详解
## 引言
在深度学习中，梯度传播是优化算法的核心组成部分，尤其是在反向传播算法中利用链式法则进行模型参数的优化。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，其动态计算图的特性使得这一步骤更加灵活与高效。本文将对PyTorch中的梯度传播进行深入探讨，并通过代码示例与图示帮助理解。
## 梯度传播的基本原理
梯度传播主要基于链式法则，通过计算损失函数相对于
# PyTorch内核设计与梯度反向传播
在机器学习中，梯度反向传播是训练深度学习模型的核心部分。PyTorch作为一个灵活而强大的深度学习框架，其内核设计对梯度反向传播提供了良好的支持。接下来，我们将系统性地讲解如何在PyTorch中实现梯度反向传播，并逐步演示每一步的具体实现。
## 过程概述
以下是实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
一、任务实现一个4 层的全连接网络实现二分类任务，网络输入节点数为2，隐藏层的节点数设计为：25,50,25，输出层2 个节点，分别表示属于类别1 的概率和类别2 的概率，如图所示。我们并没有采用Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束，而是直接利用均方差误差函数计算与One-hot 编码的真实标签之间的误差，所有的网络激活函数全部采用Sigmoid 函数，这些设计都是为了能直接利用梯度推
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2024-06-21 10:10:19
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pytorch反向传播反向传播的过程更多的是利用链式法则。， 如图所示，对于一个输入x和输入w，f相当于z，可以得到z=x*w=6,通过损失函数l对z的求导，在通过z对x或w的求导，相乘可以得到损失函数对x和w的导数，这就是一个链式法则的过程。将这些求来干嘛呢？实际上是用于梯度下降。事实上，为什么用反向传播，视频中说得很清楚，就是在有很多个结点的情况下并且各个结点的w权重又不相同，那么解
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2023-11-27 13:46:06
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在进行深度学习模型训练时，使用 PyTorch 进行反向传播是一个关键的步骤。然而，当反向传播出现梯度报错时，定位问题并进行修复就显得非常重要。以下是我在解决“PyTorch 反向传播梯度报错”的过程中所记录的详细步骤。
问题背景
在进行深度学习训练时，通常我们会使用 PyTorch 中的自动求导机制来计算梯度。但是，当 Transformer 模型的梯度计算出现错误时，可能会导致模型无法正常
pytorch 反向传播 求梯度 不可导函数
在深度学习中，反向传播（backpropagation）用于更新网络的权重。当我们遇到不可导的点时，如何处理这个问题就是一个挑战。本文主要探讨如何在 PyTorch 中有效处理不可导函数的反向传播问题，结合相关的理论和实践。以下是详细的技术内容。
### 协议背景
在机器学习领域中，反向传播是用于计算梯度的一种高效算法。时间轴如下：
```me
一、梯度下降和梯度的介绍1、定义梯度：是一个向量，导数+变化量快的方向（学习的前进方向）。在机器学习里，有一个机器学习模型f，为 f(z,w)=Y（不是完整公式，这里只做示意）： 梯度下降：指的是更新上面的w的过程，即算出导数，作用是算出梯度，并更新w.常见的导数计算：多元函数求偏导： 计算图：把数据和操作通过图来表示反向传播算法：从后往前，计算每一层的梯度，并通过变量存储起来，因此计算量很大的时
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2024-09-01 17:08:22
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正向传播：把数据输入到神经网络，这些数据会沿着神经网络正向的传递，传递过程中会一层一层一个一个的感知机（也就是感知机上的参数W和b对结果产生的影响，有的对输出的结果影响大，有的对输出的结果产生的影响小）进行操作之后，最后得出结果反向传播：当一个神经网络还没有训练好的时候，它的判断结果是有偏差的，这个偏差也是依赖于W和b，如果某个w或者某个b，它对判断的结果产生重大的影响，那么当这个判断结果有偏差的
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2024-09-11 12:32:05
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Table of Contents:IntroductionSimple expressions, interpreting the gradientCompound expressions, chain rule, backpropagationIntuitive understanding of backpropagationModularity: Sigmoid exampleBackpro
# PyTorch只反向传播但不更新梯度等参数
近年来，深度学习的迅猛发展使得PyTorch成为了数据科学和机器学习领域中最受欢迎的框架之一。PyTorch不仅灵活易用，而且功能强大，允许用户以简单的方式构建和训练复杂的神经网络。在实际的深度学习项目中，我们常常需要进行反向传播以计算梯度，但有时我们只需进行反向传播，而不实际更新网络的参数。
## 1. 什么是反向传播？
反向传播算法是训练神
梯度下降梯度下降法是一种通用的优化算法，中心思想是沿着目标函数梯度的方向更新参数值以希望达到目标函数最小（或最大）。梯度下降法是深度学习网络最常用的优化算法。除了深度学习，很多其他场合也会用梯度下降法。我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以
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2024-04-03 11:12:15
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一、概述 对于一个函数，希望找到使函数值达到全局最小的自变量值。这是优化理论研究的问题。梯度下降法是一种基于函数一阶性质的优化算法。人工神经网络的训练主要采用梯度下降法，其计算过程中采用误差反向传播的方式计算误差函数对全部权值和偏置值的梯度。本文首先介绍梯度下降法，下篇将介绍反向传播算法并实现一个全连接神经网络。 首先用语言来描述几个概念。这里的描述尽量抓重点，但是不够精确。精确的概念只能用公式把
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2024-04-30 10:30:27
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