深度学习｜求导公式：梯度逆传播规律资源-CSDN下载

深度学习

6 浏览量 2024-09-29 22:26:41 上传评论收藏 1.37MB IPYNB 举报

资源推荐

资源评论

pytorch中的自定义反向传播,求导实例

通过这个过程，我们可以将自定义算法的梯度正确地融合到计算图中，从而使得整个计算图能够在`loss.backward()`调用时正确地进行梯度传播。在使用自定义的`Bicubic`函数时，我们需要先定义一个实例，然后通过该实例...

格式：pdf 资源大小：44.7KB 页数：2

深度学习反向传播四大公式详细推导

5星 · 资源好评率100%

深度学习中的反向传播是训练神经网络模型的关键步骤，它涉及到计算损失函数关于网络中所有参数的梯度。本文将详细讲解反向传播的四个核心公式，并通过一个单个样本的推导过程来帮助理解。首先，反向传播的目标是...

格式：pdf 资源大小：1.2MB 页数：5

求导与积分课件

5星 · 资源好评率100%

在机器学习领域，求导与积分是至关重要的数学工具，它们构成了优化算法的基础，而优化算法则是让机器学习模型能够从数据中学习...无论是深度学习模型的训练，还是对复杂模型的优化，掌握这些基础知识都将使你受益匪浅。

格式：zip 资源大小：837.6KB

softmax loss对输入的求导推导.pdf

在介绍softmax loss对输入的求导推导之前，首先需要了解在深度学习中，训练过程大致可以分为前向传播、损失计算、反向传播和参数更新四个阶段。在前向传播中，输入数据经过模型处理得到预测值。损失计算阶段将预测值...

格式：pdf 资源大小：321.7KB 页数：3

神经网络与深度学习实验04

3. 自动求导：深度学习框架如tensorflow和pytorch内置自动求导机制，能够自动计算梯度，简化了模型训练过程。 4. 交叉熵损失：在分类任务中，交叉熵损失衡量模型预测概率分布与真实类别之间的差异，是多分类任务常用...

格式：doc 资源大小：11.6MB 页数：22

反向传播算法推导—全连接神经网络

5星 · 资源好评率100%

反向传播算法是人工神经网络训练时采用的一种通用方法，在现代深度学习中得到了大规模的应用。全连接神经网络(多层感知器模型，MLP)，卷积神经网络(CNN)，循环神经网络(RNN)中都有它的实现版本。算法从多元复合...

格式：pdf 资源大小：773.0KB 页数：16

Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) - tornadomeet - 博客园1

《深度学习：卷积神经网络的反向求导与实践》卷积神经网络（CNN）作为深度学习领域最成功的模型之一，对于它的深入研究至关重要。在之前的介绍中，我们已经简单探讨了CNN的基本应用，但那是在假设CNN的参数已经...

格式：pdf 资源大小：8.8MB 页数：22

有关矩阵求导的三个资料

在IT领域，尤其是在机器学习和深度学习中，矩阵求导是一项至关重要的技能。这三份资料——"矩阵求导_CS5240"、"The matrix cookbook"和"闲话矩阵求导"——都提供了丰富的知识，帮助我们理解和掌握矩阵在微积分中的...

格式：zip 资源大小：2.1MB

深度学习500问.pdf

5星 · 资源好评率100%

### 深度学习与机器学习基础知识 #### 第一章数学基础 ##### 1.1 标量、向量、张量之间的联系标量是只有大小没有方向的量，向量是既有大小又有方向的量，而张量则是多维数组，可以看作是向量的推广。在深度学习...

格式：pdf 资源大小：89.3MB 页数：585

人工智能算法岗面试笔记

2. 梯度消失和梯度爆炸：梯度消失是由于激活函数的选择导致的，在函数的两端梯度求导结果非常小，导致后向传播过程中梯度值变得越来越小。梯度爆炸是激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。解决方法包括使用...

格式：pdf 资源大小：1.8MB 页数：45

LSTM的公式推导详解.pdf

文件中还提到了梯度下降和链式求导，这两个数学工具是深度学习训练过程中的基础。梯度下降是寻找损失函数最小值的方法，它通过计算损失函数相对于网络参数的梯度来更新参数。链式求导法则用于在复杂函数中计算导数，...

格式：pdf 资源大小：3.3MB 页数：14

神经网络参数更新公式推导（二）.docx

该公式推导有助于理解 BP 反向传播算法和深度神经网络的参数优化过程，为设计新的深层网络打下基础。一、深度神经网络的特点深度神经网络一般采用的激活函数为 ReLU，而不是 Sigmoid 函数，并且没有了阈值，而在...

格式：docx 资源大小：176.3KB 页数：6

多元向量值函数求导的矩阵表示及其在人工神经网络中的应用.pdf

在现代人工智能领域，尤其是深度学习和神经网络的实践中，梯度下降法是一种基础且重要的优化技术。本文着重于多元向量值函数的矩阵表示及其在神经网络中的应用，尤其是梯度下降法在训练神经网络中的核心作用。为了...

格式：pdf 资源大小：235.7KB 页数：6

GNN 链接11

3.根据导数的代法则和四则运算法则，求出复杂运算的求导公式” 这个描述涉及的是自动微分的基本原理，它是深度学习中优化模型参数的核心技术。在训练神经网络，特别是图神经网络（GNN）时，我们需要计算损失函数相...

格式：pdf 资源大小：409.5KB 页数：7

仅使用numpy从头开始实现神经网络，包括推导反向传播公式的过程；使用numpy构建全连接层、卷积层、池化层和平坦层；

在numpy中实现反向传播需要对每一层的前向传播公式进行求导。以全连接层为例，反向传播的公式为：\(weights = weights - learning\_rate \cdot \frac{\partial loss}{\partial weights}\)，其中，\(\frac{\partial ...

格式：zip 资源大小：422.7KB

常用向量与矩阵微分小结1

在机器学习和数值分析中，向量和矩阵的微分是至关重要的概念，尤其是在优化算法和深度学习模型的训练过程中。向量与矩阵微分的理解和应用能够帮助我们有效地理解和解决复杂的数学问题，例如梯度下降和反向传播。本文...

格式：pdf 资源大小：277.9KB 页数：1

coursera-dl-pytorch:Coursera课程深度学习pytorch

1. **基础概念**：深度学习的基础理论，如反向传播、梯度下降、损失函数以及优化算法（如Adam、SGD）。 2. **PyTorch环境搭建**：安装和配置PyTorch环境，了解如何导入必要的库和模块，如torch和torchvision。 3. ...

格式：zip 资源大小：49.7KB

instancenorm_001.pdf

1. InstanceNorm（实例归一化）概念：InstanceNorm是一种用于图像处理和深度学习中的正则化方法，其目的在于提供一种对小批量数据进行归一化处理的技术，以减少过拟合并提高模型泛化能力。通过针对每个样本（而不是...

格式：pdf 资源大小：232.9KB 页数：2

matlab求导代码-GCN:用MATLAB编码

在MATLAB中实现GCN（Graph Convolutional Networks）涉及到深度学习和图信号处理的知识，是一种在图数据上进行卷积操作的神经网络结构。GCN最初由Kipf和Welling在2016年提出，用于节点分类、链接预测等任务。以下是...

格式：zip 资源大小：1.4MB

matrixcookbook.pdf

矩阵求导是机器学习，特别是深度学习中不可或缺的部分，因为它允许我们计算模型参数的梯度，这对于优化算法（如梯度下降）至关重要。向量求导则涉及到向量函数的偏导数和雅可比矩阵，这在多变量函数分析和多层神经...

格式：pdf 资源大小：593.5KB 页数：72

人工智能第二次实验1

总的来说，本实验通过实际编码和分析，让学生深入理解了线性分类、梯度下降、小批量梯度下降以及深度学习模型的实现和优化。实验强调了参数调整的重要性，特别是学习率的选择，以及不同优化策略如何影响模型的训练和...

格式：pdf 资源大小：885.0KB 页数：14

《机器学习算法笔记 v2.0》

笔记的主体部分涵盖了机器学习所需的数学知识，首先是线性代数，包括分块矩阵求逆和矩阵求导公式，这些都是理解和实现许多机器学习算法的基础。接下来，最优化理论是机器学习中的核心概念，包括基本的最优化问题、La...

格式：pdf 资源大小：1.3MB 页数：144

深度前馈网络与Xavier初始化原理.pdf

BP算法的本质是基于链式求导和梯度下降。首先，假设某个神经元的输入为z，经过激活函数f1(·)得到输出a。然后，如果这个输入z也是另一个函数f2的输出，那么如果基于a来对z中的变量x求导的时候，只需要乘以激活函数f1...

格式：pdf 资源大小：476.5KB 页数：4

三分钟带你对 Softmax 划重点 - 红色石头的专栏 - CSDN博客1

Softmax 函数是机器学习和深度学习中不可或缺的一部分，尤其在多分类问题中扮演着重要角色。它将分类器的原始输出转换为概率分布，使得输出值代表了不同类别的相对可能性。对于一个具有C个类别的问题，Softmax函数的...

格式：pdf 资源大小：2.2MB 页数：11

deeplearning_notebook_01

6. **模型训练**：深度学习模型的训练通常涉及反向传播算法和优化器，如梯度下降、Adam 等，以最小化损失函数并更新模型权重。 7. **评估与验证**：在模型训练完成后，需要使用验证集和测试集来评估模型的性能，...

格式：zip 资源大小：5.2MB

进阶线性回归的PyTorch实现 PyTorch框架案例

在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的开源框架，它为机器学习提供了强大的工具。本教程将深入探讨如何使用PyTorch实现线性回归的进阶算法。线性回归是预测分析的基础，也是理解更复杂模型如神经网络的关键步骤。...

格式：zip 资源大小：83.9KB

bp.zip_BP

总的来说，BP神经网络是深度学习的基础，通过理解其背后的原理和实现细节，我们可以更好地运用这一工具解决实际问题。在C语言环境下实现BP算法，不仅锻炼了编程技能，还加深了对神经网络学习机制的理解。

格式：zip 资源大小：3.6KB

《机器学习数学基础》源码.zip

例如，在深度学习中，一个卷积神经网络（CNN）模型可能会涉及到多维矩阵运算、概率分布的学习、以及通过反向传播算法进行的参数优化等。在MML-main文件夹内，源码文件可能包含了上述数学概念的具体实现。如果这些...

格式：zip 资源大小：34.8MB

机器学习的数学工具论(0.1版)1

在深度学习中，神经网络的输出层往往涉及到概率分布的建模，例如在分类问题中，使用Softmax函数来将输出转换成概率分布。统计学在机器学习中同样扮演着关键角色。统计学的概念用于数据的分析和解释，诸如均值、...

格式：docx 资源大小：802.7KB 页数：8

Java-Collections、Map

注意！！！集合和泛型都不支持基本类型，可以写包装类// 目标：掌握Map集合的特点。// Map体系整体特点：HashMap ：按照键，无序，不重复，无索引。值不做要求，键和值都可以是null// 多态一行经典代码map.put("华为手表", 31);map.put("Java入门到跑路", 2);// 后面重复的键会覆盖前面整个数据！map.put("娃娃", 1);map.put("雨伞", 10);

丁果大作，七夜sevendays诺基亚s60v3完整版，n86测试完美运行

丁果大作，七夜sevendays诺基亚s60v3完整版，n86测试完美运行，里面含有攻略

格式：zip

评论收藏

内容反馈

三余知行

粉丝: 2916

深度学习｜求导公式：梯度逆传播规律

pytorch中的自定义反向传播,求导实例

深度学习反向传播四大公式详细推导

求导与积分课件

softmax loss对输入的求导推导.pdf

神经网络与深度学习实验04

反向传播算法推导—全连接神经网络

Deep learning：五十一(CNN的反向求导及练习) - tornadomeet - 博客园1

有关矩阵求导的三个资料

深度学习500问.pdf

人工智能算法岗面试笔记

LSTM的公式推导详解.pdf

神经网络参数更新公式推导（二）.docx

多元向量值函数求导的矩阵表示及其在人工神经网络中的应用.pdf

GNN 链接11

仅使用numpy从头开始实现神经网络，包括推导反向传播公式的过程；使用numpy构建全连接层、卷积层、池化层和平坦层；

常用向量与矩阵微分小结1

coursera-dl-pytorch:Coursera课程深度学习pytorch

instancenorm_001.pdf

matlab求导代码-GCN:用MATLAB编码

matrixcookbook.pdf

人工智能第二次实验1

《机器学习算法笔记 v2.0》

深度前馈网络与Xavier初始化原理.pdf

三分钟带你对 Softmax 划重点 - 红色石头的专栏 - CSDN博客1

deeplearning_notebook_01

进阶线性回归的PyTorch实现 PyTorch框架案例

bp.zip_BP

《机器学习数学基础》源码.zip

机器学习的数学工具论(0.1版)1

Java-Collections、Map

丁果大作，七夜sevendays诺基亚s60v3完整版，n86测试完美运行

最新资源