反向传播是否使用优化函数来更新权重？_什么时候应该使用反向传播更新神经网络中的权重？ - 腾讯云开发者社区

计算这个具有数百万个参数的通用函数的想法来自优化的基本数学。优化可以通过多种方式完成，但在本文中，我们将重点讨论基于梯度下降的优化技术。非凸函数的优化是研究的主要领域。...因此，下面给出了函数的梯度，用于在每次迭代时更新两个变量。我们将对所有算法使用固定的学习率值=0.4。 ? 1、Gradient Descent 梯度下降法是求解最优解的最传统的方法。...在这个算法中，使用当前梯度(gt)乘以一些称为学习率的因子来更新当前权值。更新规则的公式如下所示。 ?...下面给出的方程式解释了更新规则- ?...使用指数平均的原因是为了给最近更新的梯度权重大于最近更新的梯度。下面的方程式显示了Rmsprop的更新规则。 ?

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训练深度神经网络，使用反向传播算法，产生梯度消失和梯度爆炸问题的原因？

这意味着，算法首先计算输出误差（即预测值与实际值之间的差异），然后将这个误差反向传播回网络，通过计算误差对每层权重的影响（偏导数），以此来更新权重和偏置。...这一步通常使用损失函数来完成，常见的损失函数有交叉熵（用于分类）和均方误差（用于回归）等。反向传播误差：利用链式法则计算损失函数对于网络中每个权重参数的梯度。...更新权重和偏置：根据计算得到的梯度，使用优化算法（如梯度下降）调整每个权重和偏置，以减少输出误差。权重更新的方向是使损失函数值最小化的方向。...梯度消失是指在神经网络的反向传播过程中，由于激活函数的梯度接近于零，造成梯度信息在多层网络中迅速衰减，使得网络中的权重更新变得非常缓慢，甚至停止更新，从而影响网络的学习效率和训练效果。...在反向传播过程中，这个大梯度可能会导致权重参数更新过度，使得权重变为一个很大的负数。

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解决深度学习4大缺陷

该术语指的是使用相同的权重集合来执行前向传播和反向传播的模型。在使用反向传播训练的神经网络中，前突触 NPE 通过与原始前向传播信息使用的相同突触连接从后突触 NPE 接收误差梯度信息。...2.1 Backpropagation of Errors 误差反向传播误差反向传播(backpropagation)用于优化的目标的一般形式可以从下面所示的能量泛函中提取出来：其中，α和β是敏感性超参数...后向传播使用与前向传播相同的权重矩阵进行，从而引发了之前描述的WT问题。...为了优化方程9，可以使用反向模式微分来计算对于每个层（或块）ℓ的和相对于Θℓ的偏导数。然后，这些局部梯度随后用于执行一步变化的一阶（或n阶）优化过程，例如Adam，来更新参数[22, 15]。...或者，可以使用Hebbian学习更新规则来计算需要用于更新参数的值，并与像Adam这样的优化器一起使用[23]。

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揭开神经网络的神秘面纱

为了解决这个问题，我们使用损失函数来量化归属于当前参数的误差水平。然后找出使这个损失函数最小的系数。对于这种二进制分类，可以使用一个二进制损失函数来优化我们的逻辑回归模型。...需要从一些任意的数值公式开始，以便更新和优化参数，我们将在每次更新后评估损失函数并使用梯度下降法。要做的第一件事是随机设置权重。在心脏数据中，该模型很可能会给出错误的答案。...要如何更新权值呢？我们需要计算与这些权值相关的损失函数的导数。为了了解损失的权值w1、w2和w3，需要用到反向传播算法。...反向传播算法反向传播算法是神经网络学习的核心机制，它能在预测期间通知网络是否出现错误。反向传播算法的问世是整个神经网络研究中最重要的里程碑之一。...或者，可以定义一个链接到网络结构的函数库，当网络架构更新时会自动实现并更新程序。如果你真想搞清楚这个自动微分过程用处有多大，试着做一个六节点的多层神经网络，然后编写代码来实现反向传播算法。

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数字文艺复兴来了：英伟达造出「AI版」米开朗基罗，实现高保真3D重建

图 2：为高阶导数使用数值梯度可将反向传播更新散播到局部哈希网格单元之外，由此变成解析梯度的一种平滑化版本。 SDF 有一种特殊性质：其在单位范数的梯度方面是可微的。...为了实现端到端优化，需要在 SDF 预测结果上使用一种双重反向操作。在计算 SDF 的表面法线时，人们事实上采用的方法就是使用解析梯度。...因此，前述的程函损失就只会反向传播到本地采样的哈希项。当连续表面（比如平墙）横跨多个网格单元时，这些网格单元应当产生连贯一致的表面法线，而不该有突然的过渡。...这样一来，通过表面法线的反向传播就能让多个网格单元的哈希项同时收到优化更新。直观来说，使用精心选择的步长的数值梯度可被解读成在解析梯度表达式上的平滑化操作。...但是，这样的教师 - 学生损失的解析梯度仍然只会反向传播给局部网格单元。相较而言，数值梯度无需添加网络便能够解决局部性问题。要使用数值梯度计算表面法线，还需要额外的 SDF 样本。

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新手，你需要了解的关于神经网络的所有知识

负权重意味着增加此输入会降低输出。权重决定了输入对输出的影响程度。正向传播前向传播 – 前向传播的过程是向神经网络馈送输入值并得到我们称为预测值的输出。...反向传播反向传播 – 正向传播后，我们得到一个被称为预测值的输出值。为了计算误差，我们将预测值与实际输出值进行比较。我们使用损失函数（下面会提到）来计算误差值。...然后我们计算神经网络中每一个误差值的导数和每一个权重。反向传播使用微分学的链式法则。在链条法则中，首先我们计算对应最后一层权值的误差值的导数。...学习率 – 当我们训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来优化权重。在每次迭代中，我们都使用反向传播来计算每个权重的损失函数的导数，并从这个权重中减去它。学习率决定了你想要更新权重（参数）值的速度。...模型优化器 – 优化器是一种用于更新模型中权重的搜索技术。 SGD：随机梯度下降，支持动量。 RMSprop：由Geoff Hinton提出的自适应学习率优化方法。

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最好的batch normalization 讲解

举一个简单的例子,假设我们有一个深度神经网络,每一层只有一个单元,并且在每个隐藏层不使用激励函数: yˆ = xw1w2w3 . . . wl。这里,wi 表示用于层 i 的权重。...输出 yˆ 是输入 x 的线性函数,但是权重 wi 的非线性函数。假设我们的代价函数 yˆ 上的梯度为 1,所以我们希望稍稍降低 yˆ。然后反向传播算法可以计算梯度 g = ∇wyˆ。...至关重要的是,我们反向传播这些操作,计算均值和标准差,并应用它们于标准化 H。这意味着,梯度不会再简单地增加 hi 的标准差或均值;标准化操作会除掉这一操作的影响,归零其在梯度中的元素。...使用batch normalization后,我们得到的归一化 hˆl−1 恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言,hˆl−1 仍然保持着单位高斯。...改变某个低层权重为 0,可能退化输出;改变低层权重的符号可能反转 hˆl−1 和 y 之间的关系。这些情况都是非常罕见的。没有标准化,几乎每一个更新都会对 hl−1 的统计量有着极端的影响。

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独家 | 一文读懂神经网络（附解读&案例）

为了开始更新和优化参数，我们需要从任意的值公式开始，我们将在每次更新后评估损失函数并执行梯度下降。我们首先要做的是设置随机选择的权重。...对于每次迭代k，可以使用以下损失（似然）函数来推导导数： ? 这是完整损失函数的近似值。我们可以用一个例子来说明这一点。首先，我们从完整损失（似然）函数曲面开始，随机分配的网络权重为我们提供初始值。...为了解未知的权重w1、w2和w3，我们需要使用反向传播。反向传播反向传播是神经网络学习的核心机制。它是告诉网络在预测过程中是否出错的信使。...反向传播的发现是整个神经网络研究中最重要的里程碑之一。传播就是在特定的方向或通过特定的媒介传递某种东西（例如光、声音）。...然后，网络反向传播有关此预测的误差的信息，以便更改每个参数。 ? ? 反向传播是计算网络中每个参数导数的方法，这是进行梯度下降所必需的。这是一个反向传播和梯度下降的重要区别，因为二者很容易混淆。

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一文读懂神经网络（附解读&案例）

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被Geoffrey Hinton抛弃，反向传播为何饱受质疑？（附BP推导）

总之，现在判断我们是否可以抛弃反向传播还为时尚早。我们当然可以使用没有那么严格的反向传播（即合成梯度或其他启发）。但是，逐步学习（或称爬山法）仍然是必要的。...那么，我们该如何计算神经网络中所有权重的梯度，从而进一步使用梯度下降法（最速下降法）呢？这也就是我们为什么要使用反向传播算法的地方。反向传播算法的核心即对整个网络所有可能的路径重复使用链式法则。...因为它是通过神经网络由后向前传播误差，并优化每一个神经节点之间的权重，所以这种算法就称之为反向传播算法（backpropagation algorithm）。...反向传播算法的基本原则我们训练神经网络的最终目标是寻找损失函数关于每一个权重的梯度： ? 当我们计算出偏导数时就能进一步使用随机梯度下降或小批量梯度下降更新每一层神经网络的权重： ?...现在也许我们能总结一个可以使用反向传播算法的权重更新模式。当我们计算神经网络前面层级的权重更新时，我们重复使用了多个数值。

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卷积神经网络对图片分类-下

其实网络在训练的过程中计算机是通过反向传播算法来调整过滤器的权重值。在讲解反向传播算法之前我们先来看一个类比。当我们生下来的时候，我们的思想是崭新的，不知道什么是鸟什么是狗。...反向传播算法可以分成4个不同的部分，向前传递，损失函数，反向传递，更新权重。在向前传播过程中，你拿到一张训练图片28X28X3的数组，通过网络传递它。...网络通过初始化的权重值，是无法提取准确特征图像，因此无法给出任何合理的结论，图片属于哪种类别。这时我们就需要反向传播中的损失函数来帮助网络更新权重值找到想要的特征图像。...在这一个过程中，我们就需要不断的调整权重值，来寻找出哪些权重值能使网络的损失减小。具体怎样来寻找这些权重值，就需要使用到梯度下降算法。它的示例图如下： ?...做一次前向传递，损失函数，反向传递和参数更新的过程通常被称为one epoch。

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Hinton最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

而梯度下降使用的通常是反向传播算法，所以一直以来，大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。...例如，使用前馈神经网络的输出来定义能量，然后通过该网络使用反向传播来计算能量对权重和可见状态的导数。然后通过跟踪能量对可见状态的导数来生成负数据。...FF 比 SimCLR 更容易衡量一致性像 SimCLR 这类自监督对比方法，是通过优化一个目标函数来学习，该函数能够支持对同一图像的两种不同剪裁的表示之间的一致性，以及来自两幅不同图像的剪裁的表示之间的不一致性...这类方法通常使用许多层来提取剪裁的表示，并通过反向传播目标函数的导数来训练这些层。如果两种剪裁总是以完全相同的方式重叠，它们就不起作用，因为这样它们就可以简单地报告共享像素的强度并获得完美的一致性。...对于空间数据，FF 是否可以从图像不同区域的大量局部优化函数中获益？如果可行，就能加快学习速度。对于顺序数据，是否可以使用快速权重来模拟简化的转换器?

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Hinton 最新研究：神经网络的未来是前向-前向算法

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神经网络基础：反向传播算法

现在，唯一能做的就是返回隐藏层，对权重值和偏移量进行调整，而这个返回并调整数据的过程就是反向传播。...梯度下降算法是其中一种使误差函数最小化的算法，也是 ANN 模型训练中常用的优化算法，大部分深度学习模型都是采用梯度下降算法来进行优化训练。...由于梯度表达的是函数在某点变化率最大的方向，通过计算偏导数得到，所以使用梯度下降方式，会极大地加快学习进程。梯度下降在实际操作中，理论上要先检查最后一层中的权重值和偏移量会如何影响结果。...求导公式如下：为得到上述表达式中的未知量，将 zi 分别对 wi 和 bi 求偏导：然后反向计算误差函数关于每一层权重值和偏移量的偏导数，并通过梯度下降法来更新调整后的权重值和偏移量，直到出错的最初层为止...这个过程就是反向传播算法，又称 BP 算法，它将输出层的误差反向逐层传播，通过计算偏导数来更新网络参数使得误差函数最小化，从而让 ANN 算法得出符合预期的输出。

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人工智能基础——模型部分：模型介绍、模型训练和模型微调！！

模型训练求解最优化问题：通过梯度下降等优化算法，迭代更新模型参数以最小化损失函数，其中反向传播是高效计算神经网络参数梯度的关键方法。...过程涉及定义损失函数、初始化模型参数、选择优化算法、迭代更新参数（通过梯度下降和反向传播）、调整学习率和其他超参数以及评估模型性能等步骤。...梯度下降迭代更新参数：反向传播计算梯度使用选定的优化算法，我们开始迭代地更新模型参数。在每次迭代中，我们计算损失函数关于模型参数的梯度，并按照梯度的相反方向更新参数。...它利用链式法则，从输出层开始逐层计算梯度，并将梯度信息反向传播到输入层。反向传播调整学习率和其他超参数：学习率是梯度下降中的一个重要超参数，它决定了参数更新的步长。...使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。模型微调流程参考：架构师带你玩转AI

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HLO:通过 Hadamard 低秩量化快速高效地反向传播，解决了大型多模态模型在理解长视频时所面临的调整！

由于反向传播的代价是前向传播的两倍，因此优化反向传播尤为重要。然而，对此过程的修改可能导致次优的收敛，因此训练优化应尽量减少扰动，这是一项极具挑战性的任务。...与这些先前研究不同，作者专注于优化反向传播，同时使用原始前向传播以保持训练质量。...LBP-WHT [16]首次通过在反向传播中整合HLA来优化训练过程。通过在计算激活和权重梯度的路径上沿着序列长度或批量维度减少秩，它显著降低了反向传播的成本，这通常是前向传播的两倍。...然而，对于权重，它们的梯度直接累积以更新权重，因此精度不足可能导致收敛轨迹偏离并引发不稳定，从而引起质量显著下降。因此，广泛的量化不适合权重优化。...然而，为了减少生成随机数的开销，作者使用了一个伪随机量化器[19]，利用浮点数据的低11位作为伪随机数来确定是否舍入浮点数。在HLQ中，的计算通过六个阶段进行：1.

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人工神经网络中的脑启发学习综述

然后，使用诸如随机梯度下降的优化算法，将这些梯度用于更新网络的权重。这个过程重复多次迭代，直到权重收敛到一组使损失函数最小的值。让我们来看看反向传播的简单数学解释。...反向传播令人印象深刻的成就促使神经科学家研究它是否能更好地理解大脑中的学习。尽管关于反向传播变异是否会发生在大脑中仍有争议64,65很明显，目前的反向传播在生物学上是不合理的。...这是通过扰动权重并结合网络目标函数性能来更新参数来实现的。这导致更全面的搜索在寻找最优解时比像back-这样的局部搜索方法更有效传播69。...不同于传统的反向传播算法，它涉及通过整个网络反向传播误差信号，反向传播导出的局部学习算法基于使用反向传播计算的局部误差梯度来更新突触权重。...然后，使用输入和误差信号的乘积来计算权重更新，win = ηxz其中x是输入，η是学习速率，z是通过网络反向传播的误差信号，类似于传统的反向传播。

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CVPR 2020 | 北航、商汤等提出网络二值化新算法IR-Net，多项图像分类任务新SOTA

对神经网络的研究表明，网络的多样性是模型达到高性能的关键，保持这种多样性的关键是：(1) 网络在前向传播过程中能够携带足够的信息；(2) 反向传播过程中，精确的梯度为网络优化提供了正确的信息。...，并通过更好地逼近 sign 函数来最小化信息损失，从而保证训练开始时的充分更新和训练结束时的精确梯度。...在反向传播中 sign 函数的导数几乎处处为 0，无法直接使用在反向传播中。...这意味着一旦该值跳出截断间隔，就无法再对其进行更新。这一特性极大地限制了反向传播的更新能力，证明了 ReLU 是一个比 Tanh 更好的激活函数。...为了保留反向传播中由损失函数导出的信息，EDE 引入了一种渐进的两阶段近似梯度方法。第一阶段：保留反向传播算法的更新能力。

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TensorFlow指南（四）——练习思考：深度神经网络（初级）

如果你想让你的神经网络来预测房价，那么你需要一个输出神经元，在输出层中不使用任何激活函数。什么是反向传播，它是如何工作的?反向传播和反向模式autodiff的区别是什么?...反向传播是一种用于训练人工神经网络的技术。它首先计算每个模型参数(所有的权重和偏差)的成本函数的梯度，然后使用这些梯度执行梯度下降步骤。...为了计算梯度，反向传播使用反向模式autodiff(虽然在创建反向传播时并没有调用它，并且它已经被重新设计了好几次)。...“反向传播”指的是整个过程，训练一个人工神经网络，使用多个反推的步骤，每个步骤都计算梯度，并使用它们来执行梯度下降步骤。...相反，反向模式autodiff是一种有效地计算梯度的技术，它恰好被反向传播所使用。列出能在MLP中调整的所有超参数吗?如果MLP过拟合了训练数据，如何调整这些超参数来解决问题呢?

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深度学习理论篇之 ( 八) -- 温故知新迎风云再起

1.7 梯度下降算法的简要过程答：梯度下降算法通过计算模型的输出与数据的真实值之间的误差，用误差函数对权重进行求导，最后用上一次学习得到的权重减去当前求导值乘上学习率的结果就得到当前的更新权重，更新权重将会应用到下一次的神经网络计算中...一般流程：用随机值初始化权重和偏差把输入传入网络，得到输出值计算预测值和真实值之间的误差对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 1.8 前向传播...、反向传播、反向传播与梯度下降算法的关系答：神经网络的前向计算过程称之为前向传播，通过误差函数对神经网络的权重进行更新的过程称之为反向传播，反向传播算法是一个统称，梯度下降算法是一个 1.9 神经网络中的学习率是用来做什么的...答：将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。...但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learning rate）,也称为步长。

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使用Numpy进行深度学习中5大反向传播优化算法的性能比较

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