通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
原文链接 / https://thegradient.pub/a-visual-history-of-interpretation-for-image-recognition/
（2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？
用反向传播（backpropagation）来计算优化目标函数的梯度，是当前机器学习领域的主流方法。近日，牛津与微软等机构的多位学者联合提出一种名为「正向梯度」（forward gradient）的自动微分模式，可以完全抛弃反向传播进行梯度计算。实验证明，在一些问题中，正向梯度的计算时间是反向传播的二分之一。 编译 | 张倩 编辑 | 陈彩娴 反向传播和基于梯度的优化是近年来机器学习（ML）取得重大突破的核心技术。 人们普遍认为，机器学习之所以能够快速发展，是因为研究者们使用了第三方框架（如PyTorch、
作者： Yoshua Bengio, CIFAR Senior Fellow Montreal Institute for Learning Algorithms, University of Montreal 翻译：Not_GOD 摘要 本文揭示了在含隐藏变量的能量模型中的 Langevin MCMC 推断满足在进入稳定分布后的前期推断对应于误差梯度到内层的传播，和反向传播类似。被反向传播的错误是和课件单元相对应的，这些单元受到让他们远离稳定分布的外部驱动力的影响。反向传播误差梯度对应于隐藏单元激活函数
机器之心报道 机器之心编辑部 图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道，在人工智能领域里，反向传播是个最基本的概念。 反向传播（Backpropagation，BP）是一种与最优化方法（如梯度下降）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之，BP 的核心思路其实就是负反馈，我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代、校准。随着算力
一、神经网络基础和前馈神经网络 1、神经网络中的激活函数：对比ReLU与Sigmoid、Tanh的优缺点？ReLU有哪些变种？ 2、神经网络结构哪几种？各自都有什么特点？ 3、前馈神经网络叫做多层感知机是否合适？ 4、前馈神经网络怎么划分层？ 5、如何理解通用近似定理？ 6、怎么理解前馈神经网络中的反向传播？具体计算流程是怎样的？ 7、卷积神经网络哪些部分构成？各部分作用分别是什么？ 8、在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题，怎么解决？为什么要采取残差网络ResNet？ 二、循环神经网络 1、什么是循环神经网络？循环神经网络的基本结构是怎样的？ 2、循环神经网络RNN常见的几种设计模式是怎样的？ 3、循环神经网络RNN怎样进行参数学习？ 4、循环神经网络RNN长期依赖问题产生的原因是怎样的？ 5、RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现问题？ 6、循环神经网络RNN怎么解决长期依赖问题？LSTM的结构是怎样的？ 7、怎么理解“长短时记忆单元”？RNN中的隐状态
反向传播（Backpropagation，BP）是一种与最优化方法（如梯度下降）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。
课程主页： http://web.stanford.edu/class/cs224n/
来源：机器之心本文约3800字，建议阅读5分钟图灵奖得主 Geoffrey Hinton 等研究者让前向梯度学习变得实用了。 我们知道，在人工智能领域里，反向传播是个最基本的概念。 反向传播（Backpropagation，BP）是一种与最优化方法（如梯度下降）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法计算对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 简而言之，BP 的核心思路其实就是负反馈，我们试图用这种方式实现神经网络系统面对给定目标的自动迭代
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。对于DNN，基本的反向传播思路为： $$\cfrac{dz}{dw_{i}} = \cfrac{dz}{da_{i+1}} \times \cfrac{da_{i+1}}{dw_{i}}$$ 其中，$\cfrac{dz}{dw_{i}}$为输出（多为代价函数输出）对第i层的权值的梯度，$\cfrac{da_{i+1
近日，Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》，从神经元到 Epoch，
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 6) 输入层/输出层/隐藏层—
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法（干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解）中对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)（深度学习之DNN与反向传播算法） DNN反向传播 首先回顾DNN的反向传播算
这篇论文提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法 IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在 ARM 设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了 IR-Net 部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。
对于刚开始学习深度学习的新人来说，深度学习术语掌握起来会非常困难。这篇深度学习词汇表包含了一些深度学习的常用术语，以帮助读者深入了解特定主题。
本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数、反向传播的应用和各种优化算法
选自Medium 作者：Kailash Ahirwar 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，Mate Labs 联合创始人兼 CTO 在 Medium 上撰文《Everything you need to know about Neural Networks》，从神经元到 Epoch，扼要介绍了神经网络的主要核心术语。 理解什么是人工智能，以及机器学习和深度学习如何影响它，是一种不同凡响的体验。在 Mate Labs 我们有一群自学有成的工程师，希望本文能够分享一些学习的经验和捷径，帮助机器学习入门者
我们知道Pooling操作会使得feature map的尺寸发生变化，假如做$2\times 2$的池化，假设$l+1$层的feature map有16个梯度，那么第$l$层应该需要64个梯度，做法很简单，只需要把1个像素的梯度反向传给4个像素即可，但是要保证传递的梯度总和不变。由于有这条原则，因此avg pooling和max pooling的反向传播并不相同
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。
【新智元导读】DeepMind 研究人员今天在 arXiv 上传他们的新作《贝叶斯 RNN》。据介绍，论文有四大贡献，其中一种技术不仅适用于 RNN，任何贝叶斯网络都有效。作者还写道，“我们在两项经过
深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络，又被称为深度前馈网络（DFN），多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。
论文：https://arxiv.org/abs/2101.00440 项目代码链接：
通常卷积神经网络(CNNs)都会使用池化pool操作来减少Feature Map的尺寸。这个过程对于实现局部空间不变和增加后续卷积的感受野是至关重要的。因此池化pool操作应该尽量减少Feature Map映射中信息的丢失。同时，应该限制计算和内存开销。
作者 | Richard Sutton 编译 | bluemin 编辑 | 陈彩娴 “可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。 对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也是类似。 一个形象的例子是，2020 年热启动式（warm-starting）训练被证明：只有抛除最初学
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Richard Sutton 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 “可塑性损失”（Loss of Plasticity）是深度神经网络最常被诟病的一个缺点，这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。 对于人脑而言，“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力，是人进行持续学习的重要基础。随着年龄的增长，作为巩固已学到知识的代价，大脑的可塑性会逐渐下降。神经网络也是类似。 一个形象的例子是，2020 年热启动式（warm-starting）训练被证
机器学习最重要的一个方面是它能够识别输出中的误差范围，并能够在数据集越来越多的时候通过其神经网络提供更精确的数据解释。这通常称为反向传播，这个过程并不像想象中的那么复杂。
1.伯努利分布：伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0
选自arXiv 机器之心编译 本论文技术性地介绍了三种最常见的神经网络：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。且该文详细介绍了每一种网络的基本构建块，其包括了基本架构、传播方式、连接方式、激活函数
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
AI 科技评论按：如果对人工智能稍有了解的小伙伴们，或多或少都听过反向传播算法这个名词，但实际上BP到底是什么？它有着怎样的魅力与优势？本文发布于 offconvex.org，作者 Sanjeev Arora与 Tengyu Ma，由 AI 科技评论对此进行编译。 目前网络上关于反向传播算法的教程已经很多，那我们还有必要再写一份教程吗？答案是‘需要’。 为什么这么说呢？我们教员Sanjeev最近要给本科生上一门人工智能的课，尽管网上有很多反向传播算法的教程，但他却找不到一份令他满意的教程，因此我们决定自己写
神经网络训练需要一定计算量，使用低精度算法（全量化训练或 FQT 训练）有望提升计算和内存的效率。FQT 在原始的全精度计算图中增加了量化器和去量化器，并将昂贵的浮点运算替换为廉价的低精度浮点运算。
RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模型。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式，到用生动形象的例子去理解，到动手做实验去感知，到著名案例的学习，到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信，一路看下来，我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣，并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching，写下一篇篇笔记的同时，我也收获了更多深刻的体会，希望大家可以和我一同进步，共同享受AI无穷的乐趣。
NeurIPS 2022 会议正在如火如荼地进行之中，各路专家学者围绕着深度学习、计算机视觉、大规模机器学习、学习理论、优化、稀疏理论等众多细分领域展开交流与探讨。
神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
反向传播（back propagation）是深度神经网络的一个必要环节，令人好奇的是：反向传播的张量到底是什么样子呢?我们能从中获得哪些信息，从而更好的理解神经网络？ 今天介绍的论文是《A Theo
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html
王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。 首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费
在每个前向传播的函数中，在参数更新时会有一个反向传播过程；此外，在前向传播过程会缓存一个参数，用于在反向传播过程中计算梯度。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】中科大王杰教授团队提出局部消息补偿技术，解决采样子图边缘节点邻居缺失问题，弥补图神经网络（GNNs）子图采样方法缺少收敛性证明的空白，推动 GNNs 的可靠落地。 图神经网络（Graph Neural Networks，简称 GNNs）是处理图结构数据的最有效的机器学习模型之一，也是顶会论文的香饽饽。 然而，GNNs 的计算效率一直是个硬伤，在大规模图数据上训练 GNNs 常常会遇上邻居爆炸（neighbor explosion）问题——节点表示和随
从某种意义上来说，如果我们能找出大脑的学习算法，然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法，也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试。人工智能的梦想就是：有一天能制造出真正的智能机器。
1、将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。 图片在卷积层中过滤后的特征会被输出，并传递下去 2、每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。 因为需要保证图像大小的一致，所以使用同样的填充（零填充）， 否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量 零填充，可以理解为特征稀疏化，留下来的特征更能代表这个图像 3、随后加入池化层进一步减少参数的数量 4、在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。 卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征， 越浅的网络提取越浅显的特征 5、CNN 中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送， 以便将输出转换为网络所需的参数 6、随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。 损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误 7、错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值 8、一个训练周期由单次正向和反向传递完成
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