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【DL笔记4】神经网络，正向传播和反向传播
这里，我们先规定一下记号（Notation）： z是x和w、b线性运算的结果，z=wx+b； a是z的激活值； 下标的1,2,3,4代表该层的第i个神经元（unit）； 上标的[1],[2]等代表当前是第几层 y^代表模型的输出，y才是真实值，也就是标签 另外，有一点经常搞混： 上图中的x1，x2，x3，x4不是代表4个样本！ 而是一个样本的四个特征（4个维度的值）！ 神经网络的“两个传播”： 前向传播（Forward Propagation） 前向传播就是从input，经过一层层的layer，不断计算每一层的z和a，最后得到输出y^ 的过程，计算出了y^，就可以根据它和真实值 每经过一次前向传播和反向传播之后，参数就更新一次，然后用新的参数再次循环上面的过程。这就是神经网络训练的整个过程。 三、反向传播 反向传播说白了根据根据J的公式对W和b求偏导，也就是求梯度。因为我们需要用梯度下降法来对参数进行更新，而更新就需要梯度。
1.1K30发布于 2018-10-25 - 来自专栏机器学习炼丹之旅
CS231n：4 反向传播
反向传播的直观理解 上文的计算图实际上就可视化展示了反向传播的一个过程，可以发现，反向传播就是一个局部进行的过程。 假设加法门后还有一些运算，并且输出最终结果为-12，现在进行反向传播，从最终结果开始反向计算最终输出关于每个节点输入的偏导数，当计算到加法门时，假设上游梯度为-4，表示最终结果关于加法门的输出的梯度为- 4。 我们继续进行反向传播，将上游梯度和局部梯度相乘，得到最终结果关于加法门的输入的梯度，由于局部梯度为1，所以得到的结果仍然为-4，这说明，如果x,y的值减小，那么最终结果的数值将会增加，且影响力为4。 由此可见，反向传播可以看成门之间的通信，其通信媒介就是梯度，通信内容就是门的输出对最终结果的影响（正相关还是负相关，以及影响的力度）。 4.
69620编辑于 2022-08-08 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法
[源码解析] PyTorch 如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 0x00 摘要 前文中我们介绍了反向传播引擎的动态逻辑，因为具体反向传播算法是在设备线程中完成的，所以我们单独用一章来讲解。 CPU 之上的反向传播主线程会调用。 前两个case 进行可重入反向传播，也会调用。 ，在反向传播时候就是本节点的输出，所以next就是下一个可能运算的节点 if (! ---> push(NodeTask) +-----> | ReadyQueue | | 4 | | | 4
1.3K20发布于 2021-11-02 - 来自专栏音视频技术学习笔记
机器学习作业4-反向传播
反向传播这一小段看了好几遍才理解一部分。 原理并不复杂，吴恩达在视频教程里为了降低难度，简化反向传播的原理，没有过多讲偏导的概念，反而增加了理解的难度。 反向传播核心要点 反向传播是一种手段，用来求梯度用的，即求偏导，按照正规方程，对所有参数求偏导比较复杂，计算量偏大 预测结果与观察结果之差( ? ，才得到z的偏导，得到z，就可以按权重反向求出上一层各个神经元参数的偏导了 最后一项的偏导 吴恩达里的反向传播 最后一项的偏导 吴恩达里的反向传播 最后一项的偏差是由前面的层级，一层层往后传递的，每一层的各个激活单元向后传递有拟合权重 参考 量子位：你真的理解反向传播吗？ 面试必备 这篇文章了里，逻辑回归的偏导求错了，自己手推了下，可以参考下面这篇文章 Logistic函数求导 理解反向传播(Backpropagation) 英文论文原文
61910发布于 2021-03-09 - 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
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。 创业公司如何做公关？第一思路依然在于如何确定传播点。不管是创始人还是做公关的或营销的人，我觉得这是一个基础的逻辑。从大环境来看，2018年是IPO大年，大家会比较关注这些企业重大的动态。 因此在明确好企业差异化的传播点之后，在广度和深度上进行权衡，筛选出领域内适宜的媒体平台，既要能分辨传播度高的媒体，也要根据传播情况考虑要不要在广度上做更多覆盖。
50330发布于 2019-04-11 - 来自专栏后端技术
Task 4 CNN back-propagation 反向传播算法
如何理解后向传播 参考CNN卷积神经网络学习笔记3：权值更新公式推导 后向传播的过程就是梯度向回传递，在CNN中，梯度的计算主要涉及三种情形 卷积层 池化层 全连接层 其中，卷积层涉及3种操作下的梯度计算 卷积操作 偏置 激活操作 池化层则有两种情形： 平均池化 最大池化 而全连接层的后向传播与全连接神经网络的后向传播原理一致。 涉及： 权重的相乘与偏置 激活操作 本文先讨论全连接层的后向传播，再讨论卷积层、池化层的梯度传递。 2. 全连接层的梯度计算 知乎的如何理解神经网络里面的反向传播算法讲的很好。 4. 池化层 4.1 average-pooling 平均池化的操作可以转化为卷积操作。比如，2 * 2的平均池化可以转化为卷积核为2 * 2，每项为1/4 的卷积操作。 此文同样表达了这一点 Backpropagation in Pooling Layer (Subsamplig layer) in CNN 加入矩阵M有4个元素 a b c d 而且maxpool
1.1K20发布于 2019-05-25 - 来自专栏AiCharm
深度学习相关概念：4.计算图与反向传播
在深度学习分类问题中，反向传播是一个重要的环节，它决定着模型是否能被训练，反向传播相当于一个负反馈，当一件事做完之后，会寻找当前事件做的不好的问题，进行回传，当下次在做的时候，进行优化。 计算图 在了解反向传播之前，我们必须首先明白什么是计算图，当只有构成计算图时，数据才能通过反向传播进行更新。 反向传播 根据上面总结，我们可以把反向传播应用到下面中，以函数f(w,x）为例 回传的梯度乘以它对其的输入的局部梯度，从而得到整个网络的输出对该门单元的每个输入值的梯度 以此类推可计算上一个门单元的输入梯度 颗粒度 在上述的反向传播中，每一次数据运算都要进行一次传播，显得有些冗余。
90310编辑于 2023-05-15 - 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。 ? 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。” 4月9日，今日头条被暂时下架。 4月10日,国家广电总局责令今日头条永久关停“内涵段子”等低俗视听产品,并要求该公司举一反三,全面清理类似视听节目产品。 4 ?
55530发布于 2018-08-21 - 来自专栏李智的专栏
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition（4）-lecture4反向传播
同理，因为∂f∂y=4\frac{\partial f}{\partial y}=4，如果将yy的值增加一个很小的量hh，则整个表达式变化4h4h。 x = -2; y = 5; z = -4 # 前向计算 q = x + y # q becomes 3 f = q * z # f becomes -12 # 类反向传播: # 先算到了 f = 在反向传播时将递归地使用链式法则，算到加法门（是乘法门的输入）的时候，知道加法门的输出的梯度是−4-4。如果网络想要输出值更高，那么加法门的输出要更小（因为梯度−4-4）。 继续递归并对梯度使用链式法则，加法门拿到回传梯度，然后把这个梯度分别乘到每个输入值的局部梯度（就是让−4-4乘以xx和yy的局部梯度，xx和yy的局部梯度都是11，所以最终都是−4-4）。 ，进行前向和反向传播计算，即可得到结果，前向传播计算的代码如下： x = 3 # 例子 y = -4 # 前向传播 sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y)) # 单值上的sigmoid
80310发布于 2018-08-03 - 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ShowMeAI研究中心
深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播
而像tensorflow、pytorch等主流AI工具库最核心的智能之处也是能够自动微分，在本节内容中ShowMeAI就结合cs231n的第4讲内容展开讲解一下神经网络的计算图和反向传播。 同理， \frac{\partial f}{\partial y} =-4，还有一点是 \frac{\partial f}{\partial f}=1 前向传播从输入计算到输出（绿色），反向传播从尾部开始 所以df/dx是-4 dfdy = 1.0 * dfdq # dq/dy = 1.所以df/dy是-4 '''一般可以省略df''' 2) 直观理解反向传播 反向传播是一个优美的局部过程。 下面先代码实现前向传播： x = 3 # 例子数值 y = -4 # 前向传播 sigy = 1.0 / (1 + math.exp(-y)) # 分子中的sigmoid #(1) 第二个网络有 4+4+1=9 个神经元，[3 \times 4]+[4 \times 4]+[4 \times 1]=32 个权重，4+4+1=9 个偏置，共 41 个可学习的参数。
1.1K61编辑于 2022-05-30 - 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。 4.参数更新 一旦计算出损失函数关于所有参数的梯度，就使用梯度下降或其他优化算法来更新网络的权重和偏置，以减少损失。 在深入探讨神经网络反向传播算法之后，我们可以清晰地认识到这一机制在现代深度学习领域中的核心地位。反向传播不仅为神经网络提供了自我学习和优化的能力，更是推动了人工智能技术的飞速发展。 通过不断地迭代和调整网络参数，反向传播使得神经网络能够逐渐逼近复杂的非线性函数，从而在各种应用场景中展现出强大的性能。 未来，随着计算能力的提升和算法的不断改进，反向传播算法将继续引领神经网络的发展，为人工智能的普及和应用奠定坚实基础。
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： ? 以上的逐步反向递推求导的过程就是“反向传播”算法的本意所在。 4 计算我们需要的偏导数，计算方法如下： ? 最后，我们用矩阵-向量表示法重写以上算法。 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。 4 计算最终需要的偏导数值： ? 下面，实现批量梯度下降法中的一次迭代： ? END
1.6K50发布于 2018-04-08 - 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 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 tf.reduce_mean(tf.square(y-y_)) train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001).minimize(loss)#梯度下降 #步骤4： ] [-2.3402493 -0.14641273 0.58823055]] 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Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
spring的4种事务特性，5种隔离级别，7种传播行为
事务特性（4种）: 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 事务的传播行为 PROPAGION_XXX :事务的传播行为 * 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS
64130发布于 2018-08-16 - 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。 卷积神经网络中的反向传播 卷积神经网络相比于多层感知机，增加了两种新的层次——卷积层与池化层。由于反向传播链的存在，要求出这两种层结构的梯度，仅需要解决输出对权值的梯度即可。 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)$$ 若是最大值池化，假设每个窗口的最大值位置都是左上，则传播结果为 ] 卷积层梯度 卷积层具有权值，因此梯度计算包括反向传播的梯度和权值梯度 反向传播梯度 理论分析 对于卷积网络，前向传播公式为： $$a^l= \sigma(z^l) = \sigma(a{l-1}*Wl
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
82630发布于 2020-05-11 - 来自专栏技术随笔
深度学习 — 反向传播(BP)理论推导BP Math Principle前向传播反向传播应用实例Reference
前向传播 首先分析神经元h1： ![][01] [01]:http://latex.codecogs.com/png.latex? input_{(h2)}%20=%20w3%20%20x1%20+%20w4%20%20x2%20+%20b1 ! 在有新权重导入隐藏层神经元（即，当继续下面的反向传播算法时，使用原始权重，而不是更新的权重）之后，执行神经网络中的实际更新。 w1^+%20=%20w1%20-%20\eta*\frac{\partial%20J_{total}}{\partial%20w1} 同理可以更新参数w2，w3，w4。 当最初前馈传播时输入为0.05和0.1，网络上的误差是0.298371109。 在第一轮反向传播之后，总误差现在下降到0.291027924。 它可能看起来不太多，但是在重复此过程10,000次之后。
1.3K60发布于 2018-05-16 - 来自专栏诡途的python路
BP反向传播
数据有三个输入特征：GRE 分数、GPA 分数和本科院校排名（从 1 到 4）。排名 1 代表最好，排名 4 代表最差。 把数据分成 4 个新列，用 0 或 1 表示。 targets_train, features_test, targets_test # *************************************** """ GRE带隐藏层反向传播案例 ) def gre_bp_answer(features_train, targets_train, features_test, targets_test): """ gre反向传播函数 # 构建遍历数据集的循环 for x, y in zip(features_train.values, targets_train): # 5、正向传播
68210编辑于 2021-12-30
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