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使用ReLU的反向传播-理解计算

使用ReLU的反向传播是指在神经网络中使用ReLU激活函数时，通过反向传播算法来更新网络中的权重和偏置，以最小化损失函数。

ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，它将输入小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。ReLU的优势在于它能够有效地解决梯度消失的问题，并且计算速度较快。

在反向传播算法中，首先需要计算输出层的误差，然后逐层向前计算每一层的误差，并根据误差来更新权重和偏置。对于使用ReLU激活函数的神经元，其反向传播的计算过程如下：

计算输出层的误差：根据实际输出值和期望输出值之间的差异，计算输出层的误差。
反向传播误差：从输出层开始，逐层向前计算每一层的误差。对于使用ReLU激活函数的神经元，如果神经元的输出小于0，则该神经元的误差为0；如果神经元的输出大于等于0，则该神经元的误差等于上一层传递过来的误差乘以该神经元的权重。
更新权重和偏置：根据计算得到的误差，使用梯度下降算法来更新每一层的权重和偏置。具体更新的方式可以使用随机梯度下降（SGD）或者其他优化算法。

使用ReLU的反向传播在深度学习中应用广泛，特别是在图像识别、自然语言处理等领域。腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台等，可以帮助用户进行深度学习模型的训练和部署。

更多关于ReLU的信息和腾讯云相关产品的介绍，请参考以下链接：

ReLU激活函数：https://baike.baidu.com/item/ReLU/22704656
腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow

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怎样理解神经网络的反向传播算法-ML Note 53

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神经网络的反向传播

每个Batch中包含多个样本，模型会对这些样本进行前向传播和反向传播，计算出参数的梯度并进行更新。...梯度下降的几种方式：批量梯度下降（BGD）在每次迭代时使用整个数据集来计算梯度，这意味着它每次更新都考虑了所有样本的信息。...小批量梯度下降（MBGD）是一种折中的方法，它在每次迭代中使用一小部分随机选取的样本来计算梯度。这种方法既利用了一些样本的信息，又保持了较快的计算速度。...利用反向传播算法对神经网络进行训练。...在神经网络中，链式法则用于反向传播算法（Backpropagation），该算法用于计算损失函数相对于网络权重的梯度。反向传播算法是利用链式法则进行梯度求解及权重更新的。

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使用反向传播训练多层神经网络的原理

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目录 1，前言 2，例程 Step 1 前向传播 Step 2 反向传播 3，代码实现 ---- 1，前言最近在看机器学习神经网络方面的知识，也看了很多关于反向传播算法原理的介绍，有一篇文章写的很好，...在这里记录下，并且加入自己的理解。...现在我们对误差进行反向传播，更新权值，重新计算输出。...Step 2 反向传播 1.计算总误差总误差：(square error) 但是有两个输出，所以分别计算o1和o2的误差，总误差为两者之和： 2.隐含层—->输出层的权值更新：以权重参数w5...为例，如果我们想知道w5对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5求偏导求出：（链式法则）下面的图可以更直观的看清楚误差是怎样反向传播的：现在我们来分别计算每个式子的值：计算：计算

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神经网络反向传播梯度计算数学原理

[神经网络]反向传播梯度计算数学原理 1 文章概述本文通过一段来自于Pytorch官方的warm-up的例子：使用numpy来实现一个简单的神经网络。...然后本代码使用的是一个大小为64的batch，所以输入的值实际的大小实际上是(64,1000)。把以上的代码转化成数学公式如下，括号里面是相应的矩阵的形状： ? 4 正向计算数据流的正向传播 ?...最后计算出损失函数loss，是实际预测值和先验数据矩阵的二范数，作为两组矩阵的距离测度。正向传播比较简单，基本上大学的线性代数的基本知识看几章，就能很好的理解。...PS：关于矩阵的范数的定义，详情见P32的《1.4.3矩阵的内积和范数》 5 反向传播 5.1 实现代码下面是反射传播的代码实现： ?...上述的不到10行的反向传播梯度，更新参数的代码，在外行人看来是比较神来之笔，完全摸不着头脑，这是很正常的。因为要理解上述的代码，需要预先储备如下知识（《矩阵分析与应用》）：矩阵的基本运算。

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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。...我的前项计算结果在计算梯度的时候都是要用到的。如何避免这个现象了？

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反向传播算法的工作原理(1)

反向传播算法是神经网络中的重要算法，通过它能够快速计算梯度，进而通过梯度下降实现权重和偏置参数的更新反向传播算法最初是在20世纪70年代被引入的，但直到1986年大卫·鲁梅尔哈特、杰弗里·辛顿和罗纳德...·威廉姆斯合作的一篇著名论文问世后，人们才充分认识到它的重要性。...这篇论文描述了几种神经网络，其中反向传播比以前的方法快得多，使人们有可能利用神经网络来解决以前无法解决的问题。如今，反向传播算法是神经网络中所要学习的主要内容。

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Child Tuning: 反向传播版的Dropout

如果用一句话概述其思想那就是：在反向传播过程中，我们不用更新所有的参数，只更新某些参数即可，而这些被更新的参数所对应的网络结构，我们叫做Child Network（子网络）如上图所示，上面一行是正常的反向传播过程...我们可以用两步来概括Child Tuning的过程：在预训练模型中发现并确认Child Network，并生成对应Weights的0-1 MASK 反向传播计算完梯度后，仅对Child Network...其中比较重要的一点是虽然我们得到了0-1 MASK，但我们需要将这个MASK内所有的1扩大1/p_F倍以维持梯度的期望值别的梯度都不在了，活着的梯度要带着其他人的意志坚强的反向传播下去啊！...实际上Fisher信息的计算是相当耗时的，如果我们每次反向传播后都去计算一次所有参数的Fisher信息，然后找出最大的前几个是很麻烦的，因此作者提出在真正开始训练之前，我们先对所有样本进行一次完整（一个...Epoch）的前向传播和反向传播，此时计算出Fisher信息最高的那些参数，以及此时确定的Child Network以后就不再变化了，就以这一次所选定的为准下面给出计算Fisher信息的代码 def

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卷积神经网络的反向传播

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