从零开始深度学习0420——CNN反向传播梯度求导

最新推荐文章于 2023-06-13 07:42:47 发布
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分类专栏： 从零开始深度学习
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【机器学习】从零开始理解深度学习——揭开神经网络的神秘面纱
loveting99的博客
09-06 1321
神经网络（Neural Network）是一种模仿人类大脑神经系统的计算模型，由大量互联的人工神经元（也称为节点或单元）构成。其核心思想是模拟生物神经系统的层次化结构，以层与层之间的连接权重传递信息，并通过不断的调整权重，使得网络能够从数据中学习到有效的特征和规律。神经网络已经成为深度学习中的基础架构，广泛应用于多个领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。深度学习框架是构建和训练神经网络模型的核心工具，它们提供了高效的计算图构建、自动求导、模型训练和评估等功能。
深度学习知识点全面总结
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01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
CNN中的梯度的求法和反向传播过程
haolexiao的专栏
05-22 1万+
写这个起因是前段时间面试的时候被问到了CNN中反向传播该怎么求，我说直接算就好了呀，面试官让我下来再看看。之后问了下舍友，舍友说需要去把卷积核旋转180°来反向传播，然后我就赶紧查了下相关资料，发现还是非常interesting的。【不过这种本质上还是链式法则直接求的结果，只是形式上会比较tricky】 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）关于卷积神经网络的相关介
CNN 纯numpy 实现 +完整的梯度回传
Evanxxxnnn的博客
10-31 3460
动机 虽然主流的框架搭建简单得神经网络已经很方便了，但是总觉得用别人的黑箱没办法理解精髓，为了更深刻的理解CNN结构和梯度下降机制，自己花了两周时间只用python 和 numpy 实现了一个简单的CNN网络, 包括完整得梯度回传和更新, 数据加载部分用了pytorch的接口，真的很方便。 总结 网络可以自己定义一个类调用底层模块进行设计，并且按和前向计算相反的顺序调用对应层的梯度回传函数，就可以...
CNN的反向求导及练习
yqtao的博客
09-16 1716
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3468450.html
梯度下降及反向传递公式推导
小鹿的爸爸
11-23 534
梯度下降及反向传递公式推导 之前发布在作业部落了，可以通过这个链接访问，其中的数学公式转过来比较麻烦，先看作业部落的链接吧：https://www.zybuluo.com/JackMeGo/note/1052246 ...
CNN反向传播推导
qq_43257640的博客
06-19 589
基础:链式法则 神经网络反向传播的求导基于链式法则。以两个复合的函数为例： df(g(x))dx=df(g(x))dg(x)⋅dg(x)dx\frac{\mathrm{d}f(g(x))}{\mathrm{d}x}=\frac{\mathrm{d}f(g(x))}{\mathrm{d}g(x)}\cdot \frac{\mathrm{d}g(x)}{\mathrm{d}x}dxdf(g(x))​=dg(x)df(g(x))​⋅dxdg(x)​ 神经网络的每层相当于一个简单的函数，整个神经网络就相当于这些函数
从零开始深度学习0419——CNN基本知识
刚子的博客
06-11 452
0419 B站深度学习视频https://www.bilibili.com/video/BV1ht411i7Ld?p=1 12-17 总结 神经网络泛化能力一定要强 激活函数与损失函数 https://www.jianshu.com/p/e5bcdd932d05 激活函数的作用 线性模型的表达能力不够，激活函数增加神经网络模型的非线性，提升神经网络模型表达能力（数据往往线性不可分 ）。 几种激活函数： Sigmoid：常用来做二分类任务，会造成梯度消失 Tanh：...
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
最新发布
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
cnn 反向传播推导_深度学习中的参数梯度推导（三）下篇
weixin_39996035的博客
01-08 328
前言在深度学习中的参数梯度推导(三)中篇里，我们总结了CNN的BP推导第一步：BP通过池化层时梯度的计算公式。本篇(下篇)则继续推导CNN相关的其他梯度计算公式。注意：本文默认读者已具备深度学习上的基本知识3.2CNN的BP推导接下来我们要看看误差逆着经过卷积层会发生什么事情。那么在反向传播时，我们所讨论的是：下面正式开始。数学上和CNN上的卷积操作的区别是，卷积核在前者需要翻转180度...
卷积神经网络反向传播过程
nyist_yangguang的博客
04-14 448
我导讲的比吴恩达好得多啊！崇拜
深度学习算法之CNN、RNN、LSTM公式推导
yepeng2007fei的博客
04-29 1518
转载自https://blog.youkuaiyun.com/sinat_22336563/article/details/71216291。 整个推导过程首先一定对网络的结构有清醒的认知，所有变量的下角标都能一一对应到网络结构上；然后就是链式求导了。 一、CNN公式推导 1、前向传播 假设CNN共三层，第一层为输入层，第二层为隐藏层，第三层为输出层。 定义：第一层与第二层之间的参数为WihWih,...
CNN详解——反向传播过程
m0_72431373的博客
11-16 586
每一个输出特征图可能是多个输入特征图的组合的卷积结果。w(l)ij w i j ( l ) 的变化只会影响到下一层的第 i 个节点的输入值，且变化值会被放大 a(l)j a j ( l ) 倍，因此为 δ(l+1)ia(l)j δ i ( l + 1 ) a j ( l )。（1） klij(uv) k i j ( u v ) l 为第 l−1 l − 1 层到第 l l 层的第 j j 个卷积核中与第 l−1 l − 1 层第 i i 个通道相连接的卷积层上的第 u u 行第 v v 列的值。
深度学习 笔记（线性神经网络）
han_lx_的博客
08-19 2891
线性回归基本知识，softmax学习笔记，简单实现
elman神经网络 python实现_Python实现的NN神经网络算法完整示例
weixin_39860260的博客
11-27 498
运行环境Pyhton3numpy(科学计算包)matplotlib(画图所需，不画图可不必)sklearn(人工智能包，生成数据使用)计算过程输入样例none代码实现# -*- coding:utf-8 -*-#!python3__author__ = 'Wsine'import numpy as npimport sklearnimport sklearn.datasetsimport skle...
CNN公式推导
小村长技术blog
06-20 4万+
CNN公式推导 1 前言          在看此blog之前，请确保已经看懂我的前两篇blog【深度学习笔记1(卷积神经网络)】和【BP算法与公式推导】。并且已经看过文献[1]的论文【Notes on Convolutional Neural Networks】。因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程这里有一个假设，或许公式是错误的，如有好的理解请留言>。 2 CNN公式推导
花书1.线性回归简洁实现
weixin_44847372的博客
11-03 567
文章目录导入读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练 导入 import numpy as np import torch from torch.utils import data from d2l import torch as d2l true_w = torch.tensor([2, -3.4]) true_b = 4.2 features, labels = d2l.synthetic_data(true_w, true_b, 1000) Copy to clipboard
CNN，RNN，LSTM，GRU的前后向传播算法（梯度是怎么更新的）
Billie使劲学的博客
07-28 1719
为什么要计算梯度？直观的讲，我们的网络通过这样的方式进行学习计算，最终输出的结果y为网络根据标签学习来的，网络的第一次前向传播相当于自学，随意学习一种概率分布，但是我们想让预测的结果更加接近“答案”，那我们就需要计算预测与标签之间差距，即loss。然后我们通过降低loss的方式改变权重（更新梯度），缩小预测结果与真实值（标签）之间的差距。...
PYthon——Neural Network（代码）
yuanCruise
03-30 2367
  # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'yuanlei' import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import operat...
全C实现的深度学习库——学习CNN的利器
- 该库适合初学者自学深度学习原理，说明它可能包含有清晰的文档、示例代码和教程，帮助用户从零开始理解深度学习的概念和实践。 - 库中可能内置了多个人工神经网络模型，用户可以通过实践来了解这些模型的构建和...
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