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Chapter 2. 反向传播
因为对于一个单体训练样本xxx而言，其二次代价函数可以写成下列式子，同时它也是输出的激活值的函数： $ C= \frac{1}{2}||y-aL||2=\frac{1}{2}\sum_j(y_j-a_jL \left[ \begin{matrix} 3\8 \end{matrix} \right] $ 2.4 反向传播的四个基本方程 反向传播的实质是计算偏导数∂C/∂wjkl\partial C 先利用BP1计算δL\delta ^LδL，而后利用BP2计算δL−1\delta ^{L-1}δL−1，最后一步一步反向传播到整个网络。 ∑、(zL−1)(wL)T∑、(zL)▽aC 2.6 反向传播算法 算法描述 输入x：为输入层设置对应的激活值a1a^1a1； 前向传播：对每个l=1,2,3,...,Ll=1,2,3,... 问题 基于传统矩阵乘法，另一种反向传播方程的表示形式如下： BP1 δL=∑、(zL)▽aC\delta^L=\sum^、(z^L)\triangledown_aCδL=∑、(zL)▽aC BP2
69120发布于 2019-09-09 - 来自专栏机器学习入门
深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法
深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法 前言 讲真，之前学吴恩达的机器学习课时，还手写实现过后向传播算法，但如今忘得也一干二净。总结两个原因：1. 理解不够透彻。2. 没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导，但重要的是比较前向传播和后向传播的优缺点，以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用，才让我们如此着迷。 简单说说吧，反向传播主要解决神经网络在训练模型时的参数更新问题。神经网络如下图： ? 反向传播算法需要解决每条边对应的权值如何更新，才能使得整个输出的【损失函数】最小。 假设我们加入第二个特征x2x_2，那么对应的w5w_5的更新，我们有如下公式： Screenshot (7).png Screenshot (8).png Screenshot (10).png 这就对了吗 参考链接：反向传播算法（过程及公式推导）
3.5K70发布于 2018-01-15 - 来自专栏多线程
Spring事务和事务传播机制（2）
书接上回：Spring事务和事务传播机制（1） 2、Spring 中设置事务隔离级别 Spring 中事务隔离级别可以通过 @Transactional 中的 isolation 属性进行设置，具体操作如下图所示 该隔离级别因为可以读取到其他事务中未提交的数据，而未提交的数据可能会发生回滚，因此我们把该级别读取到的数据称之为脏数据，把这个问题称之为脏读 2、READ COMMITTED: 读已提交，也叫提交读，该隔离级别的事务能读取到已经提交事务的数据因此它不会有脏读问题 1、事务传播机制是什么？ Spring 事务传播机制定义了多个包含了事务的方法，相互调用时，事务是如何在这些方法间进行传递的。 2、为什么需要事务传播机制？ 事务隔离级别解决的是多个事务同时调用⼀个数据库的问题，如下图所示： 而事务传播机制解决的是⼀个事务在多个节点（方法）中传递的问题，如下图所示： 3、事务传播机制有哪些？
59120编辑于 2023-10-16 - 来自专栏晓枫说
晓枫说：你做不好公关，是你不懂公关也可以精准化
第二点，我认为公关同样需要一些框架来清晰目标。比如一些 B2C 公司到了融资阶段，需要不断地发声，维系好用户，循序渐进让受众看到自身的价值。 偏 B2B 的公司，则需要更多维度的背书，来为你的行业故事做底层支撑。 为了更好地阐述这个观点，笔者尝试给出精准公关的几个基础维度。 很多做公关的，尤其是初创公司的公关人员，常常会遇到无话可说、无传播点可谈的尴尬境地，事实上，这很大程度上源于没有针对所在企业可能辐射的圈层，制定针对性的内容框架和传播策略。 三、合适的时机，做合适的事情 让我们把视线拉回到创业公司这个维度，正如前文所说，很多初创公司公关人员囷于找不到传播点，而无法有效发挥公关的价值。 事实上，现阶段的创业公司，至少面临着三大公关困境，分别是——没有传播点、没有媒体资源、没有钱。 而这对应着三大纲领，即如何寻找传播点，如何找资源以及如何省钱。我想，这也算是公关精准化的另一个视角。
50330发布于 2019-04-11 - 来自专栏老齐教室
反向传播算法的工作原理（2）
在第一部分（《反向传播算法的工作原理（1）》）已经得到了如下结论，本文将在前述基础上，做进一步的证明和解释。 ?
53620发布于 2020-10-09 - 来自专栏光城(guangcity)
手推Assignment2中BN反向传播
手推Assignment2中BN反向传播 0.说在前面 或许有些人对于上一节说的BN推导没有深入理解，那么本节则从一篇非常好的论文中来实践带大家手推一遍，与此同时，完成Week6的作业！ 或者直接搜：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift 2. 手推 这里直接放出论文中的相关公式，以及自己的手推BN反向传播！ 3.任务及BN实现 【任务】 本节作业是 完成 assignment2 中 BatchNormalization.ipynb 完成 assignment2 中 Dropout.ipynb 第二个dropout 由于上一节已经介绍了反向传播，代码也给了，但是在这里缺少实现batchnorm_backward_alt，于是我们今天重点就放到了完成这个代码上面，同时温故上一节BN方向传播公式，并给出今日这个未完成方法的完整手推及实现
1.2K20发布于 2019-09-20 - 来自专栏csico
Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构
目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 0x00 摘要 0x01 Engine 0x02 GraphRoot 2.1 构建 2.2 作用 0x03 GraphTask 系列前几篇链接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类 (上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1 后向传播方向是从根节点（就是正向传播的输出）到输出（就是正向传播的输入），在后向传播过程之中依据前向传播过程中设置的依赖关系生成了动态计算图。 2）工作线程 1 从 CPU ReadyQueue 取出 NodeTask，开始执行。
94110发布于 2021-10-28 - 来自专栏罗西的思考
Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 0x00 摘要 0x01 Engine outputs 是依据前向传播输入节点构建的后向传播输出边，这些边是(Function, input number) pair。 系列前几篇链接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) [源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类 (上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1 后向传播方向是从根节点（就是正向传播的输出）到输出（就是正向传播的输入），在后向传播过程之中依据前向传播过程中设置的依赖关系生成了动态计算图。
1.1K10发布于 2021-10-29 - 来自专栏科技向令说
公关战之下，分裂的今日头条
从上周三开始，今日头条和腾讯的战争进入白热化，一系列的公关战和诉讼，都宣示着移动互联网时代最后一战打响。 1 感谢今日头条，让我看到公关的“超限战”如何进行——假借核心党媒，对竞争对手的游戏业务发起“大字报”一样的攻击，并在拥有数亿用户的产品上进行全量推送。 ? 2 虽然很多人都把头腾大战与7年前的 3Q 大战做对比，但从结果来看，今日头条获得的收益与舆论支持，显然无法与当年的360相比。 这是因为头条在公关上“操作失当”。除了在策略上挟央媒以令腾讯，让很多人厌恶之外。其更大的错误在于，虽然以腾讯为靶子，但抨击的论据却指向“游戏”本身——这种老掉牙的道德指责，无新意也无说服力。 所以，盛大游戏公关总监赵继文称：“头条赚游戏的钱，又砸游戏的牌子，（对这种操作）整体游戏行业应该都比较反感。”
55530发布于 2018-08-21 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 目录 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 TensorImpl 系列前几篇连接如下： 深度学习利器之自动微分(1) 深度学习利器之自动微分(2) 深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读 [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上) 2 -> 1 -> 0 // / // 2 -> 1 -> 0 We add 2 as a next edge to 因此，前向传播时后执行的操作就是后向传播之中先执行的操作。需要注意的一点是，对于 AccumulateGrad 节点，我们将sequence_nr显式地设置为UINT64_MAX。 ，下一篇我们介绍如何使用这些类来完成前向传播。
1.5K60发布于 2021-10-21 - 来自专栏人称T客
联想“投票门”事件 看危机公关的处理
联想的危机公关可谓一错再错，没有表现出一个国际型大企业的危机处理意识，倒是有可能被写进教材永垂青史，不过有可能是一部反面教材。 一错：一招“急于澄清”变成了“越描越黑”。 在华为这份声明中，有一句话耐人寻味，“绝不敲诈其他任何公司或社会”，不知道华为为何在声明中用这一词语，按理说华为是一家国际化大公司，应对危机公关有自已的一套理论和方法，特别是在公关用语方面。 虽然联想第一时间由公关部发布辟谣声明，但是明显办法不多，联想的公关团队显然高估了自已的危机处理能力，根本就没有意识到事态发展的严重性，认为不停的对媒体进行公关删稿或者雇佣水军影响网友言论导向，没想到“中兴芯片事件 一招“高估了自已”的本想靠公关团队就能灭火的傲慢之举变成了“错估了形势”的引火自焚。下面的联想的回应就很能说明问题。 ? ? 不过通过联想的事件，也给很多企业上了一堂危机公关课。 第一、不要一味的在危机公关中标榜自己的产品和自已的功绩，你是危机公关还是在宣扬自已呢？ 第二、也不要试图瞒天过海，遇到问题就要解决问题，诚实是最好的危机公关。
1.2K50发布于 2018-06-06 - 来自专栏FreeBuf
Try2Cry：使用蠕虫技术传播的勒索软件
Try2Cry 勒索软件通过 LNK 文件使用 USB 驱动器传播，上一个使用该方式传播的勒索软件是 Spora。 从字符串中可以发现： 样本使用 DNGuard 进行保护 加密文件扩展名为 .Try2Cry 联系人邮件地址为 Try2Cry@Indea.info 样本使用的似乎是 DNGuard 的试用版，并且在运行时会发生崩溃 之后就在 VirusTotal 上发现了另外 10 个 Try2Cry 样本，这些样本都没有 DNGuard 保护。样本中有些具有蠕虫传播的功能，有些没有。 后续分析了两个典型样本，一个有轻度混淆，另一个没有混淆也没有提供蠕虫传播功能。后者使用阿拉 伯语提供的勒索信息，并且邮箱地址为 info@russianvip.io。 fb621d2c94b980d87a8aa3239ebeda857a2fcb29f5aac08facacdc879f9ce784 fd24367e7a71bce4435fb808f483e0466df60e851fd05eed9c2fd838404e7a9d
53420发布于 2020-07-29 - 来自专栏Crossin的编程教室
病毒传播模拟实验2-清零还是共存？
大家好，这里是crossin 两年前，我曾经用python写过一个病毒传播的模拟器，用一个简化的数学模型来演示病毒的传播，并用模拟实验解释了为什么做好个人防护、减少出行和对感染者集中隔离可以有效阻断病毒的传播 现在模拟一个传播性更强但致病性大减的病毒2号，看看不同的防疫模式会带来什么样的结果。 详细内容见视频： 病毒2号具有更强的传播性，但是致病性大幅降低。 除此之外还要2个重要的变化： 假设我们模拟的区域是一个非封闭城市，会不断有新增输入病例产生 被感染后康复的人，同样有可能再度被感染 调整之后进行模拟：（红色曲线为感染病例数，绿色为康复人数） 感染数 从以上实验对比来看，对于这个病毒2号，启用全面防控的效果依旧要远远好过放任不管。 所以，清零要优于共存了吗？ 要知道，良好的防疫措施是需要投入人力物力成本的。 无论采用合种方案，执行是否到位直接影响结果 提高疫苗接种率，尤其是高危人群的接种率，就相当于降低了传播性和重症率，这不管对于哪种方案都是有效的。
70620编辑于 2022-06-08 - 来自专栏xiaosen
反向传播算法
反向传播算法的过程如下： 1.前向传播 输入数据通过网络的每一层前向传播，直到最后一层产生输出。 2.计算损失 网络的输出与真实值之间的差异通过损失函数计算出来，得到一个损失值，它衡量了当前网络的性能。 3.反向传播 通过链式法则从输出层反向逐层计算损失函数对每个参数（权重和偏置）的梯度。 w_1_13 = 0.5 w_1_21 = 0.5 w_1_22 = 0.5 w_1_23 = 0.5 w_2_11 = 1.0 w_2_21 = 1.0 w_2_31 = 1.0 # 前向传播 z_ = z_1 * w_2_11+ z_2 * w_2_21+ z_3 * w_2_31 # print(z_1，z_2，z_3,y_pred) print("前向传播预测值为:", y_pred) #计算损失函数值 = z_1 * w_2_11 + z_2 * w_2_21 + z_3 * w_2_31 print("Final: ",y_pred) # print("前向传播预测值为:“, y_pred) loss
47510编辑于 2024-06-13 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
反向传播算法
反向传播算法 目录 关键词 损失函数 反向传播算法 BP算法伪代码 上一篇----》神经网络 》点击查看 1 关键词 反向传播算法 Backpropagation Algorithm 批量梯度下降法 batch 我们现在来讲一下反向传播算法，它是计算偏导数的一种有效方法 3 反向传播算法 首先来讲一下如何使用反向传播算法来计算下式： ? 3 对l = nl-1, nl-2, nl -3, ...., 2 的各个层，第l层的第i 个节点的残差计算方法如下： ? 4 BP算法伪代码 反向传播算法可表示为以下几个步骤。 1 进行前馈传导计算，利用前向传导公式，得到L2, L3, ... 直到输出层Lnl 的激活值。 2 对输出层（第 nl层），计算： 大黑点表示向量成绩运算 ? 3 对于l = nl-1, nl-2, nl-3, ...., 2 的各层，计算： ? 4 计算最终需要的偏导数值： ?
1.6K50发布于 2018-04-08 - 来自专栏AI科技评论
基于HotNet2的扩散传播，竟是“图卷积”的特例！
网络传播方式的两种不同观点：随机游走（random walk）与扩散（ diffusion），后者以HotNet2为例进行了介绍。 网络传播是图卷积的特例。 图注：随机游走网络传播实例 为了确定g1是否与疾病有关，我们可以设计一个从g1开始的1-hop随机游走，看看它落在疾病基因（g2或g3）上的概率有多大。 观点 2：扩散 网络传播的另一种观点是通过网络进行扩散。在这里我们要提出的关键问题是： 有多少“热量”被扩散到目标节点？ 鉴于人类基因组中有2万多个基因，这显然导致了次优预测。因此，我们可以扩展到2-hop，3-hop，甚至更多......而不是局限于1-hop。下图说明了从k=1到k=2的k-hop传播。 图注：multi-hop 传播 HotNet2扩散 有许多不同的变体来执行多跳扩散或随机游走。在这里，我们介绍一个具体的例子HotNet2。
68850发布于 2021-07-03 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
前反向传播
#32*2的矩阵 Y=[[int(x0+x1<1)] for (x0,x1) in X] print("X:\n",X) print("Y:\n",Y) #步骤2：定义神经网络的输入，参数和输出，定义前向传播过程 ([2,3],stddev=1,seed=1)) w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1)) a=tf.matmul(x,w1) y= tf.matmul(a,w2) #步骤3：定义损失函数和反向传播方法 loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) print("w1:\n",sess.run(w1)) print("w2: [[-0.06024271] [ 0.9195618 ] [-0.06820712]] 算法：前反向传播是准备数据集，前向传播，反向传播，生成会话的过程。
78930编辑于 2022-05-29 - 来自专栏涓流
spring事务传播
Spring 事务的传播级别 Spring 事务传播级别与数据库事务隔离级别不同，传播分为 7 种级别: PROPAGATION_REQUIRED：Spring的默认传播级别，如果上下文中存在事务则加入当前事务 PROPAGATION_MANDATORY：该传播级别要求上下文中必须存在事务，否则抛出异常 PROPAGATION_REQUIRES_NEW：该传播级别每次执行都会创建新事务，并同时将上下文中的事务挂起 PROPAGATION_NEVER：该传播级别要求上下文中不能存在事务，否则抛出异常。 PROPAGATION_REQUIRED 在UserService中申明事务的传播级别为PROPAGATION.REQUIRED: @Service public class UserServiceImpl Propagation.REQUIRES_NEW传播级别下会开启自己的事务，独立运行 外围开启事务 方法一: @Transactional(propagation = Propagation.REQUIRED
93920编辑于 2022-06-28 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
CNN的反向传播DNN中的反向传播卷积神经网络中的反向传播
DNN中的反向传播 反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。 池化层的梯度 池化层用于削减数据量，在这一层上前向传播的数据会有损失，则在反向传播时，传播来的梯度也会有所损失。一般来说，池化层没有参数，于是仅需要计算梯度反向传播的结果。 {array}{ccc} 0&0&0&0 \ 0&1& 2&0 \ 0&3&4&0 \ 0&0&0&0 \end{array} \right)$$ 若是最大值池化，假设每个窗口的最大值位置都是左上，则传播结果为 } 0&1\ 2&3 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{ccc} 19&25\ 37&43 \end{array} \right)$$ 反向传播为： ] Variable containing: (0 ,0 ,.,.) = 308 432 680 804 [torch.FloatTensor of size 1x1x2x2] 反向传播为
1.6K90发布于 2018-04-27 - 来自专栏blog-技术博客
反向传播详解
反向传播 下降的幅度与斜率大小成正比,越到最小点时,每步应越来越小,防止调过头 某一点导数大小即可表现为 w的变化幅度 w - k * ▽J(w) ▽J(w)为正表示向左走 w变小 ,为负表示向右走 转化为10维向量,经过sigmod ,rule后----->(对应的概率值) 此时假设为bad network 0.1 1--------------------------1 0.2 2- -------------------------2 假设为真实值 0.8 3--------------------------3 此时需要做的就是提高0.2的值,减少其他 (但应该注意 ,增加2的激活值,比减少1的激活值重要) 变动的大小与 目标值与现在值之间的差成正比 0.2(激活值) = w0*a1+w0*a2+.......
82630发布于 2020-05-11
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