本篇文章从torch的角度去解决了线性回归问题，细节你可能不懂，但也可以发现它是非常简单的，全程没有让你去实现优化器、去实现全连接层、去实现反向传播，在这里你就不需要去实现一个数学公式。你需要做的仅仅是成为一个优秀的调包侠，并且努力成为一个伟大的调参师即可。
至于为什么直接上代码，而不是先讲解to... ...
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2021-04-15 12:48:41
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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更多python教程请到： 菜鸟教程www.piaodoo.com 人人影视www.sfkyty.com 16影视www.591319.com 星辰影院www.591319.com 自定义Autograd函数 对于浅层的网络，我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程。但是当网络变得很大时，特别是在做 ...
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2020-12-21 12:06:02
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更多python教程请到： 菜鸟教程www.piaodoo.com 人人影视www.sfkyty.com 前言 在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如 ），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传 ...
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2020-12-17 12:48:40
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1.高效工具 1.1高效敲码 1.1.1Cheatsheets 深度学习常用库的速查表 2.文章讲解 2.1特征工程 特征锦囊：如何在Python中处理不平衡数据 2.2模型详解 2.2.1序列模型 人人都能看懂的GRU 强推|人人都能看懂的LSTM介绍及反向传播算法推导(非常详细) 2.2.2机器 ...
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2020-12-08 12:59:52
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作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。 简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出( ...
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2020-11-02 09:44:36
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BP公式推倒 bp算法通过loss计算得到的误差，从最后的输出层，通过loss不断的向后，对能影响到loss变化的传播路径中各个隐藏层的神经元的输入和输出函数求偏导，更新目标权重的一个过程。 具体的计算方式如下。 先来构建一个网络图，然后我们定义一些数学符号 其中 \(w_{ij}^{l}\) 表示 ...
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2020-09-12 21:24:54
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激活函数：增加非线性 如果不用激活函数，每一层节点的输入都是上层输出的线性函数。无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，因此网络的逼近能力就相当有限。 Sigmoid: 将输入的连续实值变换为0-1的输出。反向传播中易发生梯度消失，输出不对称（只输出正值） tanh： 输 ...
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2020-07-31 14:08:43
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。 简介 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法 ...
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2020-07-29 14:44:54
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Softmax softmax可以将经交叉熵损失函数的输出都映射到 0 到 1 间，且各分类累和为 1。符合概率分布。 假设共有 n 个输出 [Z1,...,Zn]，对第 i 个元素 Zi 的softmax的计算公式：Si = ezi / sum(ezn) softmax的反向传播求导过程 http ...
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2020-07-15 23:12:01
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