BP：矩阵求导

最新推荐文章于 2024-05-12 23:46:48 发布
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本文深入解析深度学习中矩阵求导的基本概念与计算法则，通过实例讲解卷积神经网络（CNN）的反向传播算法，包括卷积层、全连接层的梯度推导，以及链式法则在求导过程中的应用。适合初学者和有一定基础的学习者进一步理解深度学习的数学基础。

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知乎：如何理解矩阵对矩阵求导

affine/linear(仿射/线性)变换函数详解及全连接层反向传播的梯度求导

简书：机器学习-矩阵求导

5分钟学会矩阵求导

矩阵求导计算法则 例题

矩阵求导公式

矩阵求导总结

Optimizing RNN performance

 

反向传播原理 & 卷积层backward实现<一>

反向传播之六：CNN 卷积层反向传播

深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解

深度学习与求导链式法则

 

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刘建平：卷积神经网络(CNN)反向传播算法

Python实现卷积神经网络】：推导卷积层的W,b的梯度

零基础入门深度学习(三)：卷积神经网络

Python教程-numpy.pad

详解BP算法之链式求导法则
qq_46110834的博客
12-11 4305
BP算法的文章很多，但是详解BP算法中的链式求导法则应该只此一家了。包括Hinton关于BP网络的原始论文，对链式求导法则也只是一带而过。 文章先从简化版本的链式法则讲起，再将其应用到BP算法中。 简化版本的链式法则 两层嵌套（复合)函数 如上图所示，E是A1,A2,A3的函数，A1,A2,A3都是B1函数。此时，简单的运用链式求导法则即可求得E关于B1的偏导： dEdB1=dEdA1∗dA1dB1+dEdA2∗dA2dB1+dEdA3∗dA3dB1\frac{dE}{dB_1}=\frac{dE}{dA
机器学习BP算法及矩阵求导
我的博客
04-17 945
除了基本导数公式，本文介绍的矩阵求导方法不涉及任何公式的套用。 本文以neural network中最常见的一种计算单元为例，详细介绍了BP算法中涉及到的矩阵求导过程。刚接触机器学习时，曾被BP算法中的矩阵求导困扰好久，写下这篇总结，希望能对后来学习的同学有所帮助。文章中的错误，欢迎大家纠正。 （1）分析阶段 下图为neural network中较为常见的一种计算单元，本文以此为例介绍我对矩阵求导...
十分钟看懂神经网络反向传输算法
weixin_33795093的博客
03-21 835
昨天面试被问到如何推导BP（反向传输）算法，顿时蒙住了，大体是知道反向传输算法的过程的，但是用语言描述出来，确实有些困难。回来后看了些博文，发现有的博文中公式推导过于复杂，不易理解，遂综合了网络中其他博文和斯坦福大学CS231n课程中的内容，整理了一份反向传输算法的通俗解释，如有错误，请各位网友指出。 一、反向传输（BP）算法的作用是什么？ 首先我们要知道我们的优化目标是什么，对于神经...
从矩阵链式求导的角度来深入理解BP算法（原理+代码）
KI的博客
01-11 3431
从矩阵链式求导的角度来深入理解BP算法（原理+代码）
【机器学习】BP & softmax求导
apk6909的博客
08-26 249
目录 一、BP原理及求导 二、softmax及求导 一、BP 1、为什么沿梯度方向是上升最快方向 根据泰勒公式对f(x)在x0处展开，得到f(x) ~ f(x0) + f'(x0)(x-x0), 故得到f(x) - f(x0) ~f'(x0)(x-x0), 所以从x0出发，变化最快，即使f(x)-f(x0)最大，也就f'(x0)(x-x0)，由于f'...
矩阵论（八）：矩阵微分与矩阵求导
niu_123ming的博客
02-20 6986
广义逆矩阵 做机器学习的几乎避免不了矩阵求导，尤其是神经网络方面的，反向传播算法说白了就是在做矩阵求导，拿到代价函数对模型中每个参数矩阵的导数，才能找到一个下降方向，进而更新这些参数来降低损失。虽然实际编程时大可不必考虑这些繁琐的数学计算，但是要真正理解凸优化中的一些方法，掌握这个基本的数学工具还是有必要的。 【注1】下面的探讨均在实数域内进行。 【注2】虽然RnR^nRn定义为实数域RRR中的...
python矩阵求导代码_搞点枯燥的公式推导：深度学习中的矩阵求导
weixin_39847437的博客
12-15 1663
最近看到一篇极视角转的文章算法推导核心！一次性梳理清楚，是时候搞定矩阵求导了！，想到前不久面试爱奇艺的时候一面的小哥一直让我手推全连接的公式推导，以及用Python+Numpy将过程实现，感觉自己对深度学习核心之一的矩阵求导并不是很熟悉(对链式法则更熟悉的是单元素标量的求导)，为此写下这篇作为后续工作的笔记之用，也供需要的小伙伴查询。前向传播代码大部分参考Python——numpy实现简单BP神经...
标量对矩阵求导
liuliqun520的博客
04-20 8726
标量对矩阵求导矩阵求导的技术，在统计学、控制论、机器学习等领域有广泛的应用。鉴于我看过的一些资料或言之不详、或繁乱无绪，本文来做个科普，分作两篇，上篇讲标量对矩阵的求导术，下篇讲矩阵对矩阵的求导术。本文使用小写字母x表示标量，粗体小写字母表示向量，大写字母X表示矩阵。首先来琢磨一下定义，标量f对矩阵X的导数，定义为，即f对X逐元素求导排成与X尺寸相同的矩阵。然而，这个定义在计算中并不好用，实用上的...
反向传播算法中的矩阵求导
qq_36420612的博客
10-07 2660
反向传播中的梯度计算图矩阵求导多条链接 在神经网络算法中，可以把复杂的网络结构看作一个复合函数。即用一个函数表征输入与输出之间的关系。误差的反向传递，提供了确定这个函数的方法。这里的误差，指的就是梯度。所以，BP算法就是根据复合函数求导的链式法则一步步求得。 计算图 为了更直观的理解这个函数，我们用 m=a+b 、n=c+d 显然， f=mn 本例中前向传播的过程中，f=4.5, a若增加...
矩阵求导与BP的证明的建议
风翼冰舟的博客
04-27 3507
前言在有些博客推导神经网络的BP时，涉及到多次矩阵求导运算，尤其是反向传播时候，求的梯度结果被转置了，比如假设最后一层的输出为 y=σ(w⋅x+b) y=\sigma\left(w\cdot x+b \right)\\ 那么 ∂y∂w∂y∂x=σ′(w⋅x+b)⋅xT=σ′(w⋅x+b)⋅wT \begin{aligned} \frac{\partial y}{\partial w}&={\
聚类算法-高斯混合模型GMM
11-03
网上很多的代码都是错误的，特别是广为流传的那份，我已经进行了修改，并在此前提下，对群中心距离是否太近进行了判断，如果群中心太近，那就就将两个中心所代表的两个聚类合成为一个聚类，更符合实际
高斯混合聚类算法的python实现
05-12
对西瓜书高斯混合聚类算法的实现，最终实现效果与西瓜书所展示的效果一致(ps:对混合模型的初始化完全按照西瓜书的来，读者可以稍加修改)
BP网络的反向求导
qq_36523203的博客
05-08 209
推荐网络地址： https://blog.youkuaiyun.com/treasuresss/article/details/50809148
【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类（理论+图解）
优快云 精品推荐
07-17 1万+
  简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。   关键词：高斯混合聚类、机器学习、极大似然估计 在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识，由于篇幅原因，只是简单叙述，如需详细内容，请查阅相关资料 一、正态分布 在概率论中我们学过某些数值在一定情况下是符合正态分布的。 我们经常见到某某数据符合正态分布，那么它到底是什么意思呢？ 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之..
【机器学习】聚类分析（三）——高斯混合模型
HerosOfEarth的博客
08-04 1万+
我们介绍一种用统计混合模型进行聚类的方法——高斯聚类模型（Gaussian Misture Model, GMM）。这种聚类方法得到的是每个样本点属于各个类的概率，而不是判定它完全属于一个类，所以有时也会被称为软聚类。
【机器学习笔记】通俗易懂解释高斯混合聚类原理
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lotusng
04-18 3万+
最近在看周志华《机器学习》中聚类这一章。其它聚类方法都比较容易看懂，唯有高斯混合聚类这种方法看上去比较复杂，有点难理解。但是，当将它的原理和过程看懂之后，其实这节书所讲的内容并不复杂，只是将高斯分布、贝叶斯公式、极大似然法和聚类的思路混合在这一种方法中，所以理解起来有点绕。 作为入门初学者，我尽量按我的理解用通俗易懂的方法来说清楚高斯混合聚类做了什么、能做什么和为什么可以这么做。希望能让同样对高...
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）聚类算法（python实现）
最新发布
zwy123987的博客
05-12 3556
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据是由多个高斯分布组成的混合体。以下是 GMM 聚类算法的基本原理和数学公式。
ML之GMM：高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）聚类算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-19 1万+
​ ML之GMM：高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）聚类算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 GMM聚类算法的简介 GMM聚类算法的使用方法 GMM聚类算法的案例应用 GMM聚类算法的简介 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是一种常用的聚类算法，也可以用于概率密度估计。它将数据集看作是由多个高斯分布组成的混合模型，每个高斯分布代表一个聚类簇。GMM的目标是通过估计每个高斯分布的参数，以及各个数据点属于每个高斯分布的
高斯混合聚类算法
YovcGit的博客
09-27 302
我们还可以使用predict_proba方法获取数据点属于每个簇的概率，使用means_属性获取聚类的均值向量，使用covariances_属性获取聚类的协方差矩阵。高斯混合聚类算法（Gaussian Mixture Clustering）是一种基于概率模型的聚类方法，它假设数据集由若干个高斯分布组成，每个高斯分布代表一个簇。对于每个数据点xi和每个簇k，计算其属于簇k的后验概率P(z=k|xi)。在本文中，我们将探讨高斯混合聚类算法的原理和实现，同时提供相应的源代码。首先，我们来介绍算法的基本原理。
C语言实现人工智能BP算法详解
该算法利用链式求导法则，通过计算输出误差对网络各层权重的影响，反向传播至输入层，以此来调整各层之间的连接权重，以减少输出误差，实现网络的训练过程。 1. BP算法的基本原理： BP算法的训练过程主要分为两个...
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