展开

关键词

LSTM模型与反向传播算法

在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 LSTM传播算法     现在我们来总结下LSTM传播算法。 LSTM反向传播算法推导关键点     有了LSTM传播算法,推导反向传播算法就很容易了, 思路和RNN的反向传播算法思路一致,也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数,关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数 LSTM小结     LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。 当然实际应用中LSTM的难点不在前反向传播算法,这些有算法库帮你搞定,模型结构和一大堆参数的调参才是让人头痛的问题。不过,理解LSTM模型结构仍然是高效使用的前提。 (欢迎转载,转载请注明出处。

21320

LSTM模型与反向传播算法

作者:刘建平 编辑:陈人和 言 在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 章节目录 从RNN到LSTM LSTM模型结构剖析 LSTM传播算法 LSTM反向传播算法推导关键点 LSTM小结 01 从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置 03 LSTM传播算法 现在我们来总结下LSTM传播算法。 04 LSTM反向传播算法推导关键点 有了LSTM传播算法,推导反向传播算法就很容易了, 思路和RNN的反向传播算法思路一致,也是通过梯度下降法迭代更新我们所有的参数,关键点在于计算所有参数基于损失函数的偏导数 05 LSTM小结 LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。

1.4K30
  • 广告
    关闭

    《云安全最佳实践-创作者计划》火热征稿中

    发布文章赢千元好礼!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    LSTM模型与反向传播算法

    言 在循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法中,我们总结了对RNN模型做了总结。 章节目录 从RNN到LSTM LSTM模型结构剖析 LSTM传播算法 LSTM反向传播算法推导关键点 LSTM小结 01.从RNN到LSTM 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置 03.LSTM传播算法 现在我们来总结下LSTM传播算法。 反向传播算法推导关键点 image.png image.png 05.LSTM小结 LSTM虽然结构复杂,但是只要理顺了里面的各个部分和之间的关系,进而理解反向传播算法是不难的。 当然实际应用中LSTM的难点不在前反向传播算法,这些有算法库帮你搞定,模型结构和一大堆参数的调参才是让人头痛的问题。不过,理解LSTM模型结构仍然是高效使用的前提。

    9530

    深度学习系列(2):传播和后向传播算法

    深度学习系列(2):传播和后向传播算法 前言 讲真,之前学吴恩达的机器学习课时,还手写实现过后向传播算法,但如今忘得也一干二净。总结两个原因:1. 理解不够透彻。2. 没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导,但重要的是比较前传播和后向传播的优缺点,以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用,才让我们如此着迷。 而理解反向传播的精髓并非这些公式的推导,而是它弥补了算法的哪些不足,为啥它就被遗留下来作为神经网络的鼻祖呢?解决了什么问题,如何优雅的解决了该问题? 从哪些角度能让我们构建出反向传播算法才是应该去学习和理解的。 参考链接:反向传播算法(过程及公式推导)

    1.3K70

    深度学习之DNN与传播算法

    )是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结。 DNN传播算法数学原理 在上一节,我们已经介绍了DNN各层线性关系系数w,偏倚b的定义。 小结 有了上一节的数学推导,DNN的传播算法也就不难了。 单独看DNN传播算法,似乎没有什么大用处,而且这一大堆的矩阵W,偏倚向量b对应的参数怎么获得呢?怎么得到最优的矩阵W,偏倚向量b呢?这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。 而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。 参考: 1. 周志华《机器学习》 2.

    1K40

    传播(张量)- 实战

    目录 手写数字识别流程 传播(张量)- 实战 手写数字识别流程 MNIST手写数字集7000*10张图片 60k张图片训练,10k张图片测试 每张图片是28*28,如果是彩色图片是28*28*3 0 第一步,把[1,784]变成[1,512]变成[1,256]变成[1,10] 得到[1,10]后将结果进行独热编码 使用欧氏距离或者使用mse进行误差度量 [1,784]通过三层网络输出一个[1,10] 传播

    23910

    卷积神经网络(CNN)传播算法

    从上图可以看出,要理顺CNN的传播算法,重点是输入层的传播,卷积层的传播以及池化层的传播。而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层传播到卷积层     输入层的传播是CNN传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层,因此我们标题是输入层传播到卷积层。     我们这里还是以图像识别为例。      隐藏层传播到卷积层     现在我们再来看普通隐藏层传播到卷积层时的传播算法。     假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。 CNN传播算法小结     有了上面的基础,我们现在总结下CNN的传播算法。      有了CNN传播算法的基础,我们后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。下一篇我们来讨论CNN的反向传播算法。 (欢迎转载,转载请注明出处。

    57820

    深度学习之DNN与传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结。 DNN传播算法数学原理 在上一节,我们已经介绍了DNN各层线性关系系数w,偏倚b的定义。 则用矩阵法表示,第l层的输出为: 小结 有了上一节的数学推导,DNN的传播算法也就不难了。 单独看DNN传播算法,似乎没有什么大用处,而且这一大堆的矩阵W,偏倚向量b对应的参数怎么获得呢?怎么得到最优的矩阵W,偏倚向量b呢?这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。 而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。

    63260

    传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)「建议收藏」

    先看看传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.传播 如图所示,这里讲得已经很清楚了,传播的思想比较简单。 对于传播来说,不管维度多高,其过程都可以用如下公式表示: a 2 = σ ( z 2 ) = σ ( a 1 ∗ W 2 + b 2 ) a^2 = \sigma(z^2) = \sigma(a 2.反向传播算法(Back propagation) BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。 同样是利用链式法则,BP算法则机智地避开了这种冗余,它对于每一个路径只访问一次就能求顶点对所有下层节点的偏导值。 正如反向传播(BP)算法的名字说的那样,BP算法是反向(自上往下)来寻找路径的。 这就用到了我们的反向传播算法,实际上反向传播就是梯度下降法中链式法则的使用。

    7010

    卷积神经网络的传播算法详解

    CNN结构示意图 从上图可以看出,要理顺CNN的传播算法,重点是输入层的传播,卷积层的传播以及池化层的传播。 而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的传播 输入层的传播是CNN传播算法的第一步。 CNN隐层到卷积层的传播 现在再来看普通隐藏层传播到卷积层时的传播算法。 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。 这里需要定义的CNN模型参数是: 1)全连接层的激活函数 2)全连接层各层神经元的个数 CNN传播算法小结 现在总结下CNN的传播算法。 c)如果第l层是全连接层,则输出为 4)对于输出层第L层: 以上就是CNN传播算法的过程总结。有了CNN传播算法的基础,后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。

    86700

    深度神经网络(DNN)模型与传播算法

    AI转型的程序员都关注了这个号??? DT机器学习 公众号: datayx 深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结

    30110

    深度神经网络(DNN)模型与传播算法

    深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与传播算法做一个总结。 1. DNN传播算法数学原理     在上一节,我们已经介绍了DNN各层线性关系系数$w$,偏倚$b$的定义。 DNN传播算法     有了上一节的数学推导,DNN的传播算法也就不难了。 DNN传播算法小结     单独看DNN传播算法,似乎没有什么大用处,而且这一大堆的矩阵$W$,偏倚向量$b$对应的参数怎么获得呢?怎么得到最优的矩阵$W$,偏倚向量$b$呢? 这个我们在讲DNN的反向传播算法时再讲。而理解反向传播算法的前提就是理解DNN的模型与传播算法。这也是我们这一篇先讲的原因。 (欢迎转载,转载请注明出处。

    56340

    循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法

    作者:刘建平 编辑:黄俊嘉 言 在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和反向传播算法,这些算法都是反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系 03 RNN传播算法 有了上面的模型,RNN的传播算法就很容易得到了。 对于任意一个序列索引号t,我们隐藏状态h(t)由x(t)和h(t−1)得到: ? 04 RNN反向传播算法推导 有了RNN传播算法的基础,就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。 除了梯度表达式不同,RNN的反向传播算法和DNN区别不大,因此这里就不再重复总结了。 05 RNN小结 上面总结了通用的RNN模型和反向传播算法。 当然,有些RNN模型会有些不同,自然反向传播的公式会有些不一样,但是原理基本类似。

    1.4K30

    循环神经网络(RNN)模型与反向传播算法

    在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和反向传播算法,这些算法都是反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。 RNN传播算法     有了上面的模型,RNN的传播算法就很容易得到了。      RNN反向传播算法推导     有了RNN传播算法的基础,就容易推导出RNN反向传播算法的流程了。 RNN反向传播算法的思路和DNN是一样的,即通过梯度下降法一轮轮的迭代,得到合适的RNN模型参数$U,W,V,b,c$。 RNN小结     上面总结了通用的RNN模型和反向传播算法。当然,有些RNN模型会有些不同,自然反向传播的公式会有些不一样,但是原理基本类似。

    32030

    卷积神经网络的传播

    传输计算 计算时,输入层、卷积层、采样层、输出层的计算方式不相同。

    50640

    人工智能|TensorFlow传播实例

    举一个mnist手写数据集的识别的例子,这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集,由60k个训练样本和10k个测试样本组成,每个样本都是一张28*28像素的灰度...

    38630

    PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现

    [源码解析] PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现 目录 [源码解析] PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现 0x00 摘要 0x01 计算图 1.1 图的相关类 1.2 本文是传播的第三篇,介绍具体实现机制。 在反向传播时候,当拿到了一个张量,引擎需要知道: 如何对此张量调用梯度计算,即从哪里找到计算梯度的函数 F。 动态的意思是:反向传播的计算图是动态更新的。每一轮反向传播开始时(传播结束后)都会动态的重新构建一个计算图,当本次反向传播完成后,图会销毁计算图,在内存中被释放了。 3)再将 计算 & 与反向传播 联系起来 :运算之后得到新的Variable,这个就是 Q,使用步骤2) 中的 SubBackward0 实例初始化 Q 的 autograd_meta_->grad_fn 传播时候的第 n 个输出在反向传播时候就是第 n 个输入。

    16910

    神经网络编程 - 传播和后向传播(附完整代码)

    在神经网络编程部分,讲解了传播和反向传播的细节,包括初始化参数、激活函数、损失函数等。在应用部分,通过一个图像分类实例讲解如何一步步构建神经网络。 神经网络编程 - 传播和后向传播 根据无限逼近定理(Universal approximation theorem),神经网络可以在有限的层数和误差范围内学习和表示任何函数。 import h5py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns 神经网络编程 ---- ---- 传播 馈 ---- ---- 给定其来自一层的输入,每个单元计算仿射变换,然后应用激活函数。在这个过程中,我们将存储(缓存)每个层上计算和使用的所有变量,以用于反向传播。 我们将编写两个辅助函数,这些函数将用于L模型向前传播,以便于调试。请记住,在每一层,我们可能有不同的激活函数。

    79070

    干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的传播算法详解

    CNN结构示意图 从上图可以看出,要理顺CNN的传播算法,重点是输入层的传播,卷积层的传播以及池化层的传播。 而DNN全连接层和用Softmax激活函数的输出层的传播算法我们在讲DNN时已经讲到了。 CNN输入层到卷积层的传播 输入层的传播是CNN传播算法的第一步。 CNN隐层到卷积层的传播 现在再来看普通隐藏层传播到卷积层时的传播算法。 假设隐藏层的输出是M个矩阵对应的三维张量,则输出到卷积层的卷积核也是M个子矩阵对应的三维张量。 这里需要定义的CNN模型参数是: 1)全连接层的激活函数 2)全连接层各层神经元的个数 CNN传播算法小结 现在总结下CNN的传播算法。 以上就是CNN传播算法的过程总结。有了CNN传播算法的基础,后面再来理解CNN的反向传播算法就简单多了。

    1.1K50

    PyTorch 分布式(12) ----- DistributedDataParallel 之 传播

    传播 0x00 摘要 0x01 总体逻辑 0x02 Python 世界 0x03 C++世界 3.1 准备传播 3.2 重建桶 3.2.1 计算桶尺寸 3.2.2 同步桶indices 3.2.3 (上) [源码解析]PyTorch如何实现传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1 如果需要同步,则调用_sync_params对传播参数进行前传播参数。 进行前传播。 如果需要同步后向传播梯度,则调用prepare_for_backward。 具体分为:准备传播,重建桶,准备后向传播这几部分。 3.1 准备传播 这里把 num_iterations_ 增加,并且记录时间。 3.3 准备后向传播 传播完成之后,调用 prepare_for_backward 完成了后向传播的准备。 具体大致分为两步:重置,查找未使用的参数。

    23530

    相关产品

    • 腾讯企点营销

      腾讯企点营销

      腾讯企点营销(TQDMKT )通过数字化、社交化营销闭环提升推广效果和透明度,智能线索分级个性互动。利用社交媒体、社群、微信公众号 等推广手段传播裂变以及社交媒体裂变传播分析,透视多渠道访问、互动、转化数据,识别关键转化点提升 ROI。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券