希望大佬带带） 该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] 反向传播算法 反向传播算法是一种用于训练神经网络的常用优化算法。...它通过计算损失函数对每个参数的梯度，然后根据这些梯度更新参数值，以使得神经网络能够逐步调整和改进其预测结果。 下面是一个详细解释反向传播算法的步骤： 前向传播：从输入开始，通过神经网络进行前向传播。...反向传播：从输出层开始，计算每个节点对于最终预测结果的贡献程度，并将该信息沿着网络进行反向传播（在最后一层输出开始，以计算损失函数）。 这里我们以三个全连接神经元为例。...，一直反向传播到最开始的神经元就可以得到最早期的神经元输出。...到这里，你就弄懂神经网络重要的部分，反向传播 如果你希望进一步了解反向传播算法及其相关细节，推荐以下资源： 视频教程: Backpropagation in Neural Networks (https
Flutter 初学者的简单例子充分解释 关于 Flutter 语言： Flutter 是一种语言工具，允许您使用单一的原生编程语言代码创建跨原生平台的应用程序。...Flutter 是一个用 Dart 语言创建的移动开发框架。Flutter中生成的主要编码文件在**.dart中**延期。主文件名为 main.dart。该文件位于 lib 文件夹下。...我会在后面带领大家详细了解有关 Flutter 项目结构的更多信息。 关于 Dart 语言： Dart 是由 Google 创建的编程语言。...Dart 是一种客户端优化的编程语言，用于创建所有前端应用程序，如 Web 应用程序和移动应用程序。在 Flutter 中，我们将使用完整的 DART 语言，并且没有基于 UI 的拖放设计。...Flutter 简单流程图： 要开始在 Windows 中进行 Flutter 开发，请阅读我的如何安装Flutter 。
在代码实现前，我能先了解一下反向传播是怎么个事，下文主要以图文的形式进行输出这里我们回顾一下梯度，首先假设一个简单的线性模型接下来，我们展示一下什么是前向传播（其实就是字面的意思），在神经网络中通常以右面的进行展示...，f里面进行了z对x和w的偏导求解在反向传播里，损失loss对z的偏导，以及经过f后，求得loss对x和w的偏导。...x=2，y=4，我写了一下如果错了欢迎指正这里粗略的解释一下pytorch中的tensor，大概意思是它重要，其中还有包含了可以存储数值的data和存储梯度的gradw.requires_grad =...下面以一个简单的神经网络为例，说明链式求导法则在神经网络中的应用：假设我们有一个简单的神经网络，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。...希望本文对您有所帮助，深入了解反向传播将有助于更好地理解深度学习的工作原理和应用。本文根据b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》完结合集学习后加以整理，文中图文均不属于个人。
大多数人既不想也不需要深入物联网的实质。所以在这篇文章中，我将为你提供一个物联网的简单解释，以及它是如何影响你的。这也可以作为一种资源，与需要介绍物联网的其他人(如朋友、家庭成员或客户)共享。...物联网（IoT）解释：简单且非技术性 您现在如何阅读这篇文章？它可能在台式机上，在移动设备上，也可能在平板电脑上，但是无论您使用什么设备，它都绝对可以连接到互联网。...互联网连接是一件美妙的事情，它给了我们各种各样的好处，这在以前是不可能的。如果你年纪够大，不妨想想手机还不是智能手机的时候。...物联网实际上是一个非常简单的概念，它意味着把世界上所有的东西连接到互联网上。 理解将事物与互联网连接的好处是很重要的。我们为什么要把所有东西都连接到互联网上呢？...您的汽车收到来自您的汽车钥匙的信号，车门打开。 不管是发送“打开”命令这么简单，还是向3D打印机发送3D模型这么复杂，我们都知道我们可以从很远的地方告诉机器该做什么。
摘 要 反向传播的可视化技术被用来理解和可视化卷积神经网络(CNN)的学习范式，但对于引导反向传播（GBP）和反卷积网络（DeconvNet）过程，现阶段缺少相应的理论来进行解释。...理论解释 该部分论文都是一些纯数学理论，它将向前传播和反向传播融合到了一个公式之中。...，DeconvNet和saliency map可视化效果存在较大差异 在具有反向ReLu()的简单模型中， GBP可以大致的恢复原始图像。...在CNN网络和VGG-16网络中添加了最大池化层（max-pooling）之后，我们可以观察到DeonveNet开始生成更多的图像，使得产生的图像对人类更具可解释性。...另外，作者对网络深度的变化进行了不同的实验，发现基于反向传播的方法的效果没有改变。 最后，作者给了网络一个错误的输入，看看它如何影响可视化。
正式开始介绍神经网络正向计算，反向传导。
然而，在短时间窗口搜索时，这些算法的查全率性能显著下降，同时对自主导航研究的大数据集要求较高的计算和存储成本。...在这里，受即使没有视觉也能稳健导航时空尺度的生物系统的影响，我们开发了一种联合视觉和位置表示学习技术，通过顺序过程，并设计了一个基于学习的CNN+LSTM架构，可通过时间反向传播进行训练，对于视点和外观不变的位置识别...与经典的两阶段(如先匹配后临时滤波)不同，我们的网络直接消除了假阳性率，同时联合学习从单个单目图像序列的序列匹配，即使使用短的TWs。...因此，我们证明了我们的模型优于15个经典方法，同时在4个具有挑战性的基准数据集上设置了新的最先进的性能标准，其中一个可以考虑在100%的召回率和100%的精度下解决，正确匹配极端阳光-黑暗变化下的所有地方...此外，在包含35768帧连续帧的729公里路线上，SPL的部署速度比经典方法快70倍。大量的实验通过定量和定性的结果证明了这个框架的潜力。
当前，训练机器学习模型的唯一方式是反向传播算法。 深度学习框架越来越容易上手，训练一个模型也只需简单几行代码。但是，在机器学习面试中，也会考量面试者对机器学习原理的掌握程度。...尽管吴老师花了很多时间来解释它，但他还是无法理解这个技术的原理。...Ryan在详细研读后，对反向传播有了新的认识并做了一些笔记。 量子位搬运过来帮助大家更好地理解反向传播，以下为他博客的译文： ---- 反向传播的本质只是对链式法则的巧妙运用。...△ 链式法则 我们要用这个法则来解释反向传播的工作原理。 下面，我们使用最简单的神经网络来说明。这个网络只有3层，分别是蓝色的输入层、绿色的隐藏层和红色的输出层。...我们可以使用梯度下降来做到这一点，但梯度下降方法要求算出总误差E对每个权重的导数，这也是结合反向传播要实现的目标。 现在，我们推广到一般情况，而不是之前的3个输出单元。
在皮层中，突触嵌入在多层网络中，这导致我们难以确定单个突触的调整对整个系统行为的影响。而反向传播算法在深度神经网络中解决了上述问题，不过长期以来人们一直认为反向传播在生物层面上存在问题。...即尽管大脑可能未实现字面形式的反向传播，但是反向传播的部分特征与理解大脑中的学习具备很强的关联性。 ? 大脑对反向传播算法的近似。 然而，讨论并未终止。...最近，谷歌 Robotics 研究科学家 Eric Jang 发表博客，对 BPDL 中的反向传播观点提出质疑。 反向传播为什么一定要有生物学对应？...机器学习领域的一个严重错误就是，对统计学工具和最优控制算法赋予了太多生物学意义。这往往使初学者感到困惑。 DNN 是一系列线性操作和非线性操作的交织，序列应用于实值输入，仅此而已。...反向传播在网络深度方面具备线性时间复杂度，因而从计算成本的角度来看，它很难被打败。许多 BPDL 算法往往不如反向传播，因为它们尝试在更新机制中利用高效的优化机制，且具备额外的约束。
- 通过AlphaGo的例子，展示了深度学习在围棋中的应用及其对人工智能的影响。 作者观点： - 深度学习不是复杂的数学计算，而是通过简单的计算实现多样化的任务。...- 介绍了反向传播算法及其在训练多层神经网络中的作用。反向传播算法创造了训练更加复杂的深度神经网络架构的可能性。...算法（Algorithms）：算法的进步使得深度学习模型能够更有效地从数据中学习。例如，反向传播算法和梯度下降算法的结合使得训练多层神经网络成为可能。...作者观点： - 深度学习的发展是一个逐步深化的过程，从简单的二元输入到复杂的连续值输入。 - 反向传播算法的出现是深度学习发展的一个重要里程碑。...由于神经元激活势的时间衰减，脉冲神经元只有在其接收到足够数量的输入激活（脉冲模式）时才会发火。这种基于时间的处理的一个优点是，脉冲神经元不会在每个传播周期都发火，这减少了网络消耗的能量。
[ 导读 ]目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。...本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...第二部分“梯度下降”又分为计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节： ? 为了帮助读者理解，作者举了一些例子，并对很多内容进行了可视化的展示： ?...解释相对简单的前四类机器学习模型 ? 解释最为详尽的卷积神经网络（CNN），包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等 ?...作者整理的 BiLSTM 上的 CRF 层相关笔记 而且，听说已经有组织完成了中文版本的翻译工作，到时候也第一时间给大家分享一波。
“Python数据科学”，星标公众号 重磅干货，第一时间送达 ? 转自：机器之心 目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。...不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。 ?...本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...第二部分「梯度下降」又分为计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节： ? 为了帮助读者理解，作者举了一些例子，并对很多内容进行了可视化的展示： ?...解释相对简单的前四类机器学习模型。 ? 解释最为详尽的卷积神经网络（CNN），包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等。
总的来说，我们发现这本书很容易理解，因为书中的图和文本之间处于很好的平衡。上一本100多页的书相比，这本书涉及的数学更少，插图更多。 书中在解释反向传播时非常关注细节，不会让读者迷失在数学中。...第5、6章涵盖了使用简单神经网络（如反向传播）学习过程的所有基础知识，重点是讲如何在Pytorch 中的动手写代码。 第 2 部分讲的是面向现实问题的模型，包括从 3D 图像数据中检测癌症和肺结节等。...本书的第 2 版包含大量新增内容，强烈建议阅读第二版。 前 4 章为新手基础知识，如张量运算、反向传播、基本的 Keras 模块，以及聚类和回归问题。...第 5 章分析了优化和泛化之间的权衡以及它与训练数据的关系。这一章节解释了为什么训练后的模型会通过逼近其数据的潜在流形实现泛化，并可以通过插值对新的输入做出高质量的预测。...作者对生成对抗网络 (GAN) 、变分自动编码器 (VAE) 以及对潜在空间的解释和观点很有意思。
模型的可视化分析是模型可解释领域里非常重要的方向，通过可视化可以直接得分析模型的性能，让初学者更好地理解模型，本次我们来介绍初入该领域值得阅读的文章。...反卷积可视化方法是一个非常经典又独特的方法，它与梯度计算法不同，其核心思想是利用上采样从特征空间逐步恢复到图像空间，必须要使用真实的输入数据进行前向和反向传播。...Springer, Cham, 2014: 818-833. 3 反向传播梯度可视化 当前的神经网络基本上都是基于反向传播来进行优化，通过计算各个输入单元的梯度，其实也可以将其作为输入单元的重要性。...在进行可视化的时候，通常使用图像*梯度。这一类方法称之为基于反向传播的梯度可视化方法，或者简称为梯度计算法，包含了一系列改进。...总结 本次我们简单介绍了模型可视化分析的一些重要内容，这是模型可解释性研究领域里非常重要的内容，对于理解复杂的深度学习模型是必备的知识，值得所有从业者掌握。 有三AI秋季划-模型算法组
作为自动驾驶领域技术大牛，他开的课可谓是干货满满。 就连Andrej Kalpathy本人称赞，这是8年来领域内对神经网络和反向传播的最佳讲解。...不仅自推，还在视频下方打起了赌： 只要你懂Python，对高中学过的求导知识有些印象的话，看完这个视频你就能够理解反向传播和神经网络核心要点。 要是不能的话，我就吃一只鞋。...然后，Kalpathy介绍了只有一个输入的简单函数的导数、具有多个输入的简单函数的导数、启动 micrograd 的核心Value对象及其可视化的方法，同时还举了2个手动反向传播的例子。...从1小时10分开始，Kalpathy又介绍了： 为单个操作实现反向传播 为整个表达式图实现反向函数 修复一个节点多次出现的反向传播错误 使用更多操作替换tanh激活函数 用PyTorch实现上述操作，并与...做了一个课堂总结，此外还探究了PyTorch中tanh激活函数的反向传播机制。
目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。 ?...本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...第二部分「梯度下降」又分为计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节： ? 为了帮助读者理解，作者举了一些例子，并对很多内容进行了可视化的展示： ?...梯度下降 此外，作者还对代码中用到的一些符号进行了详细解释，对于新手来说非常友好： ? 笔记的第三部分是机器学习中的参数，又分为可学习参数和超参数、参数初始化、超参数调优等几个小节。...解释相对简单的前四类机器学习模型。 ? 解释最为详尽的卷积神经网络（CNN），包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等。
机器之心整理 机器之心编辑部 目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。 ?...本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...第二部分「梯度下降」又分为计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节： ? 为了帮助读者理解，作者举了一些例子，并对很多内容进行了可视化的展示： ?...梯度下降 此外，作者还对代码中用到的一些符号进行了详细解释，对于新手来说非常友好： ? 笔记的第三部分是机器学习中的参数，又分为可学习参数和超参数、参数初始化、超参数调优等几个小节。...解释相对简单的前四类机器学习模型。 ? 解释最为详尽的卷积神经网络（CNN），包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等。
转自：机器之心 目前有关机器学习的资料可谓层出不穷，其中既有书籍、课程视频资料，也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说，或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。...本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记，旨在总结机器学习的一系列基本概念（如梯度下降、反向传播等），不同的机器学习算法和流行模型，以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。...第二部分「梯度下降」又分为计算图、反向传播、L2 正则化梯度、梯度消失和梯度爆炸等 12 个小节： ? 为了帮助读者理解，作者举了一些例子，并对很多内容进行了可视化的展示： ?...梯度下降 此外，作者还对代码中用到的一些符号进行了详细解释，对于新手来说非常友好： ? 笔记的第三部分是机器学习中的参数，又分为可学习参数和超参数、参数初始化、超参数调优等几个小节。...解释相对简单的前四类机器学习模型。 ? 解释最为详尽的卷积神经网络（CNN），包括 Filter/Kernel、LeNet-5、AlexNet、ResNet、目标检测、人脸验证以及神经风格迁移等。
这使得在输出层中使用它成为一个非常有用的激活函数，因为它为图像成为特定数字的可能性提供了易于解释的结果。...这有助于计算时间和过拟合。因此，在初学者的记事本中，在两个colse()层之间调用Dropout(0.2)使得第一个colse ()层中的每个节点从计算下一层的激活中被删除的概率为0.2。...如前所述，训练神经网络的一个关键部分是根据这些参数对图像分类的有效性来修改网络节点的数学参数。在一个称为反向传播的过程中，神经网络使用一个称为梯度下降的数学工具来更新参数来改进模型。...这些术语的详细信息有些超出了本指南的范围，但是为了理解初学者的记事本在做什么，model.compile()函数的优化器参数指定了一种使反向传播过程更快、更有效的方法。...这张图显示，尽管我们训练的时间越长，训练的准确性就越高，但验证的准确性开始趋于平稳或下降，这表明我们可能不需要训练超过5个阶段。 ? 为了更详细地评估模型的执行情况，我们可以构建一个混淆矩阵。
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