反向传播其实就是链式求导法则的重复使用，链式法则其实就是先计算外层函数的导数，再计算内层函数的导数，一直重复。误差反向传播的过程，就是层层求导的过程。在看RNN的反向传播之前，先看看简单网络的反向传播。1、反向传播，链式求导看一个小例子，如下图所示，其中f函数由x,y,z三种变量的组合来决定，x和y并不是直接和f相连。假设，x+y用q来表示，作为中间结果q=x+y。首先来看一下前向传播过程，就是根
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2023-07-21 18:32:49
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反向传播为了更好的理解BP算法，我们先分析一个具体的例子，然后根据这个具体的例子，可以得到Ng给的总结(https://mattmazur.com/2015/03/17/a-step-by-step-backpropagation-example/),网络结构如下，同时，初始的值也标注在了图上： 首先前向传播： 激活函数sigmold 然后是反向传播： 首先计算现在的cost function，假
导读：这篇文章是介绍了BPTT的概念，说明了数据截断的原因和方法，即提高网络的学习效率。以及如何找到最好的截断方法，即利用网格搜索。文中都是一些概念介绍，这里直接把原文贴上来了。正文翻译如下：递归神经网络能够在序列预测问题中学习跨越多个时间步的时间依赖性。像长短期记忆或LSTM网络这样的现代递归神经网络通过称为反向传播时间的反向传播算法的变体进行训练。为了提高具有很长序列的序列预测问题的效率，该算
本部分剖析Caffe中Net::Backward()函数，即反向传播计算过程。从LeNet网络角度出发，且调试网络为训练网络，共9层网络。具体网络层信息见 （Caffe，LeNet）初始化训练网络（三） 第2部分本部分不介绍反向传播算法的理论原理，以下介绍基于对反向传播算法有一定的了解。1 入口信息Net::Backward()函数中调用BackwardFromTo函数，从网络最后一层到网络第一层
前言上一篇文章中，作者主要聚焦于前线推理，也就是forward的部分，并解决了对于调整模型结构的一个重要问题：应该在哪里调整？如何添加使用新的网络层？对于希望利用YOLO V5的框架改进得到自己的模型的初学者指明了一条道路。本文将致力于解释另一部分问题：在何处能修改反向传播相关参数以达到更好的效果呢？关于这一部分，问题导向可能不在适用于讲清楚整个模块，于是作者决定采用先梳理整个框架，最后一个部分中
文章目录TextCNN1.论文结构2.TextCNN 结构模型的正则化3.实验结果与分析4.论文总结5.代码实现 TextCNN1.论文结构2.TextCNN 结构TextCNN的结果不复杂，第一层是输入层把原始的词转换为向量表示，然后接下来是卷积提取不同层次的特征，并用的是Rule激活函数，池化层对卷积层的结果做Max pooling, 最后经过全连接和softmax进行输出得到句子的类别。具
---- 前言BN层的的公式：输入进行均值和方差，然后归一化，接着有两个参数，分别是scale和shift，其实一定程度上可以让BN层选择归一化恢复多少。有时候可以刚刚好等于均值和方差，那么就抵消了。 这里就说两个参数的意义，有时候我们并不想归一化的进入，这时候重要两个参数等于方差和均值，那么就可以抵消了归一化。----主体部分前向传播：根据上面的公式假设我们现在只有两个input然后output
Batch Normalization 和 Batch Renormalization 前向和反向公式详细推导 文章目录Batch Normalization 和 Batch Renormalization 前向和反向公式详细推导一、BN前向传播二、BN的反向传播三、Batch Renormalization1、前向2、反向三、卷积网络中的BN 一、BN前向传播根据论文‘’Batch Normal
RNN的时间反向传播原理 本节将介绍循环神经网络中梯度的计算和存储方法，即通过时间反向传播（back-propagation through time）。正向传播在循环神经网络中比较直观，而通过时间反向传播其实是反向传播在循环神经网络中的具体应用。我们需要将循环神经网络按时间步展开，从而得到模型变量和参数之间的依赖关系，并依据链式求导法则应用反向传播计算并存储梯度。1. 定义模型简单起见，我们考
1、一个结构和两个公式2、简要说明反向传播，这些预测值和真实值之间存在误差，利用这一点我们可以想办法构造出损失函数，常见的是交叉熵损失，则对于每一时刻的损失我们设为：，这里的f只是一个代号，表示一个函数，希望你能理解这种抽象的表达，这和上面的两个公式道理一样。 在有了每一时刻的损失函数之后，我们需要对参数进行更新，更新的目的是为了最小化损失函数，一般做法就是梯度下降，即损失函数对每一个参数
深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法2017.10.06 反向传播算法这里是用到 chain rule（链式法则）的，如下图所示： 这个应该没什么问题。大家都学过的。我们知道总的loss 是由各个小的 loss 组合得到的，那么我们在求解 Loss 对每一个参数的微分的时候，只要对每一个 loss 都这么算就可以了。那么我们以后的例子都是以 los
rnn.pydef simple_rnn(cell,inputs,init_state=None,batch_size=None,dtype=None): state = init_state if state is None: state = cell.zero_state(batch_size, dtype) outputs = [] f
原创
2022-07-19 11:48:54
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循环神经网络的反向传播算法其实只是BP算法的一个简单变体而已。首先我们先看看循环神经网络的前向传播算法：需要注意的是，该RNN中前一时刻到当前时刻只有一个权重矩阵，该权重矩阵与时间并没有什么关系。整个前向传播算法与BP网络的前向传播算法的差别是多了一个前一时刻隐藏层的信息而已。在我们这边的前向传播算法可能与大家平时看到的会有点出入，因为这个前向传播算法将传播过程中的各个阶段都拆分开来表示。在进入激
原创
2021-05-07 17:14:35
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科普知识BP算法(即反向传播算法)适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。BP网络的输入输出关系实质上是一种映射关系：一个n输入m输出的BP神经网络所完成的功能是从n维欧氏空间向m维欧氏空间中一有限域的连续映射，这一映射具有高度非线性。它的信息处理能力来源于简单非线性函数的多次复合，因此具有很强的函数复现能力。这是BP算法得以应用的基础。前言上期文章中我们学习基本的神经网络
目录反向传播算法定义推导过程激活函数定义性质常用的激活函数SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档 反向传播算法定义反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。 该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。 这个梯度会反馈给最优化
作者：man_world 一、参数说明W(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的权值b(l)ij：表示第l−1层的第j个特征到第l层第i个神经元的偏置(其中j恒为0，输入特征值a(l)0恒为1)二、公式定义激活函数(这里采用sigmoid函数来做分类)：f(z)=11+e−zl层神经元的状态值：z(l)=w(l)a(l−1)+b(l)，表示一个神经元所获得的输入信号的
反向传播算法（过程及公式推导） 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程；（2）由于ANN的输出结果
为什么要反向传播？通过正向传播求初基于输入x的y_pred后，需要通过比较y_pred和原数据y，得到损失函数（一般是它们差值的L2范数） 然后，各个权重矩阵就可以根据损失函数反向传播回来的梯度进行学习更新，从而使得下一轮的损失函数更小 总的来说，反向传播起到一个提高训练模型精确度的作用对于特定的计算图和神经网络 这里我们使用一个包含1层输入层，1层隐含层，1层输出层的神经网络模型 但在数量上，我
在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都是可导，可以直接计
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反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是：
（1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，
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2023-08-24 17:20:39
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