一张图带你看懂如何反向传播计算梯度

最新推荐文章于 2022-02-12 16:11:20 发布
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分类专栏： 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/max_LLL/article/details/118768341
本文通过一张清晰的图表详细解释了反向传播算法在神经网络中的工作原理，帮助读者理解如何有效地计算梯度，从而优化网络权重。适合深度学习初学者及进阶者阅读。

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一张图带你看懂如何反向传播计算梯度😉😉😉

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同步发布在个人博客一张图带你看懂反向传播计算梯度！

一步一步教你反向传播，求梯度(A Step by Step Backpropagation Example)
勿以恶小而为之,勿以善小而不为
02-20 3899
本文是我在学习反向传播时翻译的一篇文章。原文链接如下。 A Step by Step Backpropagation Example 实例学习 在这个例子里，我们将制作一个小型神经网络。它有连个输入，两个隐藏的神经元，两个输出神经元。 此外，隐藏和输出的神经元都包含了一个偏差（bias）。下图是这个神经网络的结构。 下面我们给各个参数设定一些值。权重(w) , 偏差(b) 和用来训练的输入输出 ...
深度学习之路（2）梯度计算原理-反向传播
NO_1967的博客
06-30 971
书籍参考 参考英文在线书籍 Neural Networks and Deep Learning 第二章。 博文提要 上篇讲了代价函数、梯度下降法进行学习调参的过程，但是没有讲怎么计算梯度！一个快速计算的方法就是反向传播。 该篇着重介绍这两个概念，偏数学一些，数学兴趣不浓的话可以快速浏览，懂不懂没关系，不影响后续学习。在实践中也不需要你懂得反向传播，函数库底层都封装好了，你直接调用即可。但是懂得它会有个好处，让你更深刻理解调参怎么影响的神经网络。要弄懂这，需要大量的记忆上的重复，产生条件反射，看到文字或符号就
梯度下降、反向传播原理，计算图
weixin_30394981的博客
06-09 328
有限差分估计梯度： 写起来简单，但速度慢而且结果区分度不大 解析梯度： 计算图： 反向传播工作机制： 从输出开始乘以每个节点的本地梯度，一直传递到输入 梯度从后向前传播（链式法则） sigmoid函数： 加法门、max门、乘法门： 加法门相当于分配梯度 max门相当于路由器，将梯度传给上游最大值所在节点 ...
深度学习网络反向传播时梯度计算图（Computational Graph）详解
zeeq的博客
03-17 1605
  首先，引出一个术语：gate。它指一个函数，也可以理解为上一个例子中的circuit diagram的每个节点。比如q=x+y是一个gate，f=qz也是一个gate。任何一类可微函数都可以作为一个gate，我们可以把多个gate组合成一个gate，或者在方便的时候把一个gate分解成多个gate。下面看例子：   这个表达式描述了一个使用sigmoid激活函数的二维神经元（输入x和权重w）。但现在让我们简单地把它看作是从输入w，x到一个数的函数。该函数由多个gate组成，可以拆解为更简单的函数：
深度学习实践 反向传播算法(在图上进行梯度传播非常重要的算法)
EP的别三日
10-28 1462
文章目录Back Propagation知识代码： Back Propagation 知识 w.item()： 可以直接将梯度变成标量 w.data: 取数值进行计算 不会构建计算图 w.zero_(): 释放数值 对其清零 计算过程可以看作在图上进行梯度传播 训练的目的：使Loss取更新。计算Loss对w的导数，对w进行更新。因为目标不是y_pred取最小，而是使损失Loss取最小。 如何将复杂的网络看成图，在图上传播梯度，根据链式法则求出梯度。（反向传播：Back propagation） W：权重矩
反向传播图示理解
solicucu
12-24 775
两层感知器理解反向传播 如上面所展示，对于每个结点处的前面的权重更新，其梯度等于本地梯度*上游传回来的梯度gi . 而且，反向传播传回的梯度只需要计算到倒数第二层（假如输入也算一层的话），如上图所示，只需要计算到g5,g4即可。 ...
梯度下降与反向传播
星辰的博客
06-10 601
梯度下降与反向传播
梯度下降与反向传播算法的原理与推导
qq_53019232的博客
02-12 4324
梯度下降与反向传播算法的原理与推导 梯度下降算法是机器学习中最常用的优化算法之一，它可以求得目标函数的最小值，即算法的最优解。而对于复杂的多层神经网络来说，运用梯度下降算法十分复杂，因为其包含求导过程，为此学者将多层神经网络的优化问题简化为反向传播过程，也就是说，将目标函数（输出误差项）层层传递回输入层，求出每个节点的误差项，并根据每个节点的误差项更新各个权值。首先我们复习梯度下降算法，然后详细推导反向传播算法的原理。 梯度下降算法 我们的目标是优化目标函数，即求得目标...
一文带你看懂CNN反向传播原理
weixin_42078618的博客
11-18 3579
看这篇文章，看官需要了解常规CNN模型的结构，并且了解结构下的各层计算逻辑。 OK，我们这次对CNN从全连接层到计算损失函数大致三个阶段进行推导和分析。   全连接层——激活层（一般只把它看做一个函数，但是其实keras里面把它作为一个层）——输出层（计算损失）   1、假设全连接层的输入（即上一层的输出）为x，全连接层的权重参数（神经元）为w，则全连接层的输出为 这个过程是一个矩...
BP网络中反向传播过程梯度下降算法的学习心得
weixin_43756600的博客
04-17 578
梯度下降的公式 BP网络中更新权值的公式 当时一直不理解为什么要这样更新权值，后来了解到相关的梯度、方向导数等概念才逐渐清晰。 首先我们要清楚梯度是函数在此点变化最快的方向，但是三维空间函数z=f(x,y)的梯度为什么只有二维，咋能表示三维方向呢？ 其实不然，因为本来就是表示二维方向，而不是三维，梯度只是表示自变量维度空间的方向。 如上图，我们要找最小值点，其实只是找（x,y）...
道理我都懂，但是神经网络反向传播时的梯度到底怎么求？
小白学视觉
08-02 643
来自 | 知乎 作者丨DarkZero链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/25202034编辑丨极市平台本文仅用于学术分享。若侵权，请联系后台作删文处理。相...
PyTorch教程-2：PyTorch中反向传播的梯度追踪与计算
超级超级小天才的博客
12-12 1万+
PyTorch 教程系列：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38962621/category_10652223.html PyTorch教程-2：PyTorch中反向传播的梯度追踪与计算 基本原理 torch.Tensor类具有一个属性 requires_grad 用以表示该tensor是否需要计算梯度，如果该属性设置为True的话，表示这个张量需要计算梯度，计算梯度的张量会跟踪其在后续的所有运算，当我们完成计算后需要反向传播（back propagation）计算梯度时，使用 .back
计算梯度的三种方法： 数值法，解析法，反向传播法
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机器学习的小学生
01-13 1万+
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梯度反向传递(BackPropogate)的理解
genous110的博客
02-19 5236
PyTorch的学习和使用（六） 多个网络交替情况 最近使用PyTorch搭一个对抗网络，由于对抗网络又两个网络组成，其参数的更新也涉及到两个网络的交替。简单如下：生成器（generator）生成新的数据，辨别器（discrimator）用于判断数据是真实的还是生成的。通过训练辨别器使辨别器可以准确的分辨数据的真伪，通过训练生成器使辨别器无法分辨真伪。详见Generative Adversaria...
基于STM32F103的步进电机S型加减速控制算法详解及应用
07-26
内容概要：本文深入探讨了STM32F103芯片用于步进电机S型加减速控制的具体实现方法。首先介绍了定时器TIM3的初始化配置，这是实现精确脉冲控制的基础。接着详细解析了S型曲线生成函数，该函数将加速段分为两个部分进行处理，分别采用二次函数和线性加二次项组合来模拟S型曲线的不同阶段。文中还展示了中断服务函数中的状态机设计，通过改变定时器的自动重装载寄存器（ARR）值实现了不同运行阶段的速度调节。此外，文章提到了一些调参技巧，如合理设置最大加速度、选择合适的总步数等，并讨论了硬件PWM的应用及其局限性。最后，简述了一个简单的运动规划器，它能够确保多段连续运动之间的平滑过渡。 适合人群：对嵌入式系统有一定了解并希望深入了解步进电机控制机制的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要精细控制步进电机启动停止过程的应用场合，如数控机床(CNC)、3D打印机等领域。目的是减少机械冲击，提高设备使用寿命和加工精度。 其他说明：文中提供的完整工程代码可以帮助读者更好地理解和实践相关理论知识。同时提醒读者关注某些关键参数的选择，以确保最佳性能表现。
材料加工领域ANSYS Workbench瞬态热分析激光熔覆案例：热源加载与APDL代码应用
07-26
内容概要：本文介绍了如何使用ANSYS Workbench进行瞬态热分析，特别是针对激光熔覆的应用。主要内容包括热源加载方法及其APDL代码实现，以及如何输出节点坐标和温度值。文中详细讲解了从几何建模到热源定义，再到最终结果输出的具体步骤和技术细节。通过这些步骤，可以有效地模拟激光熔覆过程中的温度变化，为工艺优化提供了重要的参考。 适合人群：对材料加工领域的激光熔覆技术和有限元分析感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解激光熔覆过程中温度场变化的研究项目，旨在提高对激光熔覆工艺的理解并优化相关工艺参数。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还附带了具体的APDL代码示例，方便读者直接应用于实际工作中。此外，鼓励读者在实践中不断探索和完善，以适应不同的应用场景。
STM32项目集锦：锅炉控制器AD采集与通信实践、无刷电调设计创新、测量板多功能应用 实用版
最新发布
07-26
三个基于STM32的项目——锅炉控制器、无刷电调和测量板的设计与实现。每个项目均提供了完整的原理图、PCB布局和源代码。锅炉控制器项目涵盖了热电偶AD采集、Modbus通信、IIC和SPI接口的应用；无刷电调项目重点在于电机的精确速度和位置控制，利用PWM功能并通过IIC/SPI接口实现智能控制；测量板项目则实现了电压和温度采样、OLED显示及温度超限报警功能。这些项目不仅展示了STM32的强大功能和灵活性，也为学习者提供了宝贵的学习资源。 适合人群：嵌入式系统开发者、硬件工程师、电子爱好者及高校相关专业学生。 使用场景及目标：① 学习STM32在工业控制、电机驱动和环境监测中的具体应用；② 掌握从硬件设计到软件编程的全流程开发技能；③ 提升对复杂系统架构的理解和优化能力。 其他说明：文中提供的详尽资料有助于读者快速上手STM32开发，理解其内部工作机制，并应用于实际工程项目中。
电力电子技术：逆变技术Matlab模型图（电压型单相半桥全桥逆变电路与电流型三相逆变电路） 高级版
07-26
利用Matlab进行电力电子技术中不同类型的逆变电路建模及其波形分析的方法。具体涵盖了电压型单相半桥逆变电路、电压型单相全桥逆变电路以及电流型三相逆变电路的建模过程。对于每种电路，文中不仅提供了具体的Matlab/Simulink代码片段，还深入探讨了关键参数的选择依据，如死区时间、调制指数、移相角度、LC滤波器参数等，并强调了这些参数对最终波形质量的影响。此外，作者分享了一些实际操作中的经验技巧，比如如何避免波形畸变、优化动态响应特性、确保电流波形的正弦性和相位关系等。 适合人群：从事电力电子技术研发的专业人士，尤其是那些希望深入了解逆变技术并掌握Matlab仿真的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①为研究人员提供一套完整的逆变电路仿真解决方案；②帮助工程师快速搭建实验环境，验证理论假设；③降低实际硬件测试的风险和成本。 阅读建议：读者可以跟随文中的步骤逐步尝试构建自己的逆变电路模型，在实践中体会各个参数的作用机制，并对比不同配置下的性能差异。同时，借助提供的FFT分析工具，能够更加直观地评估信号的质量。
langchain4j-ollama-spring-boot-starter-0.29.0.jar中文文档.zip
07-26
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
看懂yolo训练过程
01-16
在整个训练过程中，利用反向传播算法不断调整神经网络内部各层权重参数W，从而逐步降低整体损失值直至收敛至局部最优解附近。通常情况下会选择Adam或SGD作为最优化器来进行梯度下降操作，并设置适当的学习率衰减机制...
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