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C＋实现神经网络之贰—前向传播和反向传播

神经网络中的重点和核心就是本文的内容——前向和反向传播两大计算过程。每层的前向传播分别包含加权求和（卷积？）的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。...前向过程 如前所述，前向过程分为线性运算和非线性运算两部分。相对来说比较简单。...各种函数的优缺点可以参考更为专业的论文和其他更为专业的资料。 我们可以先来看一下前向函数forward()的代码： for循环里面的两句就分别是上面说的线型运算和激活函数的非线性运算。...具体的推导过程我推荐看看下面这一篇教程，用图示的方法，把前向传播和反向传播表现的清晰明了，强烈推荐！...这个时候你如果愿意的话仍然可以写一个小程序进行几次前向传播和反向传播。还是那句话，鬼知道我在能进行传播之前到底花了多长时间调试！

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    【深度学习基础】多层感知机 | 前向传播、反向传播和计算图

    一、前向传播 前向传播（forward propagation或forward pass）指的是：按顺序（从输入层到输出层）计算和存储神经网络中每层的结果。   ...为此，我们应用链式法则，依次计算每个中间变量和参数的梯度。计算的顺序与前向传播中执行的顺序相反，因为我们需要从计算图的结果开始，并朝着参数的方向努力。...因此，在训练神经网络时，在初始化模型参数后，我们交替使用前向传播和反向传播，利用反向传播给出的梯度来更新模型参数。注意，反向传播重复利用前向传播中存储的中间值，以避免重复计算。...小结 前向传播在神经网络定义的计算图中按顺序计算和存储中间变量，它的顺序是从输入层到输出层。 反向传播按相反的顺序（从输出层到输入层）计算和存储神经网络的中间变量和参数的梯度。...在训练深度学习模型时，前向传播和反向传播是相互依赖的。 训练比预测需要更多的内存。

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    深度学习与统计力学(IV) ：深层网络的信号传播和初始化

    此外，在远离临界点时，可靠的前向信息传播的深度尺度决定了神经网络可以训练的深度。...文献31表明，在全连接网络中，误差的后向传播和输入的前向传播密切相关。...因此当公式(8)中 c*=1 的前向传播的不动点是稳定的（即图1a中的有序域）时，邻近输入点将会很接近因为它们前向和向后传播的误差指数消失。...这种初始化方法确保了误差后向传播的动力等距，即每一个误差向量的长度近似不变，所有误差向量对的夹角也保持不变。 在线性网络网络中可以简单地选择正交的权重矩阵（而非高斯权重）来满足动力等距。...在这种平均场极限下，满足自平均性质，通过对网络集合进行平均，可以精确地分析计算单个网络的前向传播输入的几何形状和雅可比谱。 为了研究有限宽度或训练网络[91,92]的功能作用，我们必须超越平均场。

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    NLP系列学习:前向算法和后向算法

    上边是我们说的话,我们说一句话,其实就可以看作为一个状态序列,而下边对应的,我们其实就可以看作为一个判别器,假如我们把上边的说的话和下边的状态序列加上一个符号,如下图所示 ?...同样的，尽管可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率(emission probability)。就我们的例子来说，六面骰(D6)产生1的输出概率是1/6。...每个长度上对应的隐含状态为2,这样你的时间复杂度就是O(2的100方),这个复杂度是很高的,尽管很简单,但是还是不实用的.就跟我们查找中的直接查找一样,尽管简单,但是实则更困难.这样的话,我们就采用了前向算法和后向算法来去计算这个问题...那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: ? 那么由上述所知,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.

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    深度学习系列（2）：前向传播和后向传播算法

    深度学习系列（2）：前向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，但重要的是比较前向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，而是它弥补了前向算法的哪些不足，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。...注意在实际神经网络中，大多数文章把z1和h1当作一个结点来画图的，这里为了方便推导才把两者分开。

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    神经网络编程 - 前向传播和后向传播（附完整代码）

    在神经网络编程部分，讲解了前向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 - 前向传播和后向传播 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 ---- ---- 前向传播...前馈 ---- ---- 给定其来自前一层的输入，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。...我们将编写前两个辅助函数，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。

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    NLP系列学习:前向算法和后向算法

    我们知道他是一个产生型模型.这样我们可以把它看作为一个序列化判别器,比方说我们说一句话: 上边是我们说的话,我们说一句话,其实就可以看作为一个状态序列,而下边对应的,我们其实就可以看作为一个判别器,假如我们把上边的说的话和下边的状态序列加上一个符号...同样的，尽管可见状态之间没有转换概率，但是隐含状态和可见状态之间有一个概率叫做输出概率(emission probability)。就我们的例子来说，六面骰(D6)产生1的输出概率是1/6。...每个长度上对应的隐含状态为2,这样你的时间复杂度就是O(2的100方),这个复杂度是很高的,尽管很简单,但是还是不实用的.就跟我们查找中的直接查找一样,尽管简单,但是实则更困难.这样的话,我们就采用了前向算法和后向算法来去计算这个问题...在这里,我们要用归纳思想去计算在t+1时刻的at+1(i): 这时候我们通过一张图去直观的表示从i到j的状态转移过程: 最终的计算得到的概率为: 那后向算法其实就跟前向算法类似,过程图如下: 那么由上述所知...,前向和后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.

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    GAN：对抗生成网络,前向传播和后巷传播的区别

    GAN：对抗生成网络 损失函数 判别器开始波动很大，先调整判别器 生成样本和真实样本的统一：真假难辨 图像数据集生成 文字专图片 头像转表情包 头像转3D 贝叶斯：后验 后向传播 前向传播...这个过程就是前向传播。 反向传播：通过输出反向更新权重的过程。具体的说输出位置会产生一个模型的输出，通过这个输出以及原数据计算一个差值。将前向计算过程反过来计算。通过差值和学习率更新权重。 1....前向传播（forward） 简单理解就是将上一层的输出作为下一层的输入，并计算下一层的输出，一直到运算到输出层为止。...反向传播算法的核心是代价函数 C 对网络中参数（各层的权重 W 和偏置 b ）的偏导表达式 ∂C∂W 和∂C∂b。这些表达式描述了代价函数值C随权重W或偏置b变化而变化的程度。...∂C/∂W 和∂C/∂b。

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    机器学习23：概率图--隐马尔可夫模型(HMM)

    1.1，HMM 有三个基本问题：概率计算、学习、预测 1），概率计算问题（前向-后向算法）：给定模型λ=(A,B,π)和观测序列Q={q1,q2,......当然有，那就是前向-后向算法。 前向—后向算法是一种动态规划算法。它分两条路径来计算观测序列概率，一条从前向后（前向），另一条从后向前（后向）。这两条路径，都可以分别计算观测序列出现的概率。...所以，前向-后向算法其实也可以被看作两个算法：前向算法和后向算法，它们可以分别用来求解。 1.2），前向算法： ? ? 1.3），后向算法： ?...GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型，而MultinomialHMM是离散观测状态的模型；对于连续观测状态的HMM模型，GaussianHMM类假设观测状态符合高斯分布，而GMMHMM...类则假设观测状态符合混合高斯分布。

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    色彩平衡与融合用于水下图像增强

    Jaffe-McGlamery图像模型，在水下介质中，一般像平面上的点上的总辐照度入射有三个主要分量:直接分量、前向散射和后向散射。直接分量是被目标物体直接反射到成像平面上的光分量，可表示为： ?...前向散射是由于光线在进入相机镜头的过程中发生了随机偏差。后向散射是由于人造光(如闪光)撞击水粒子，并反射回相机。表示为： ? 忽略前向散射分量，简化水下光学模型为: ?...白平衡的目的是补偿由颜色的深度选择性吸收造成的颜色投射，而图像融合的目的是增强场景的边缘和细节，以减轻由于后向散射造成的对比度损失。 白平衡 现有的白平衡算法基本都是基于一定的假设和先验条件。...它们不能消除颜色的变化，通常看起来是蓝色的。最好的去除蓝色调的方法是灰色世界，但是我们观察到这种方法有严重的红色伪影。...金字塔表示将图像分解为带通图像的和。 ? 两个金字塔具有相同的层数，并且在每层上独立地执行拉普拉斯输入与高斯归一化权重的混合： ? 处理前(左)与处理后(右)对比图 ? ? ?

    1.3K20

    山东大学人工智能导论实验二 前向传播和反向传播

    目录 【实验目标】 【实验内容】 【代码要求】 【文档要求】 ---- 【实验目标】 理解前向传播和反向传播 应用作业一中提到的基本操作 【实验内容】 假设X有n个样本，属于m=3个类别, 表示样本属于第...m类的概率，请实现 的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。...【代码要求】 按代码模板实现函数功能 【文档要求】 前向传播及反向传播涉及到的公式计算（参考） ①在前向传播的过程中，可以如下表示  粘贴代码输出结果截图。...把设为np.random.randn（m, num_class） (生成高斯分布)，通常再乘上一个小的数，比如0.01，这样把它初始化为很小的随机数，只要随机初始化你就有不同的隐含单元计算不同的东西，因此不会有...山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播-深度学习文档类资源-CSDN下载山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播详解博客地址：https://blog.cs更多下载资源、学习资料请访问

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    【机器学习】六、概率图模型

    它提出的背景是为了更好研究复杂联合概率分布的数据特征，假设一些变量的条件独立性，由此我们把概率图模型分为有向图和无向图，并且介绍了它们的模型表示、条件独立性。...精确推断有变量消除法（VE）和信念传播法（BP）。变量消除法的思想，它的核心是每次对一个变量求积分。 VE算法存在很明显的两个缺点：计算步骤无法存储；消除的最优次序是一个NP-hard问题。...HMM的隐状态假设是离散的，卡尔曼滤波的隐状态假设是连续的，但观测变量服从高斯分布，而粒子滤波是非线性非高斯情况下的动态模型。...最后，我们很久前介绍过了贝叶斯线性回归和高斯过程回归（GPR），它也可以看成概率图模型，我们是专门为了介绍一种调参方法而提前介绍这两个模型——贝叶斯优化（BOA），它可以在无法确定函数表达式的前提下，找到函数的最值点...文章传送门： 高斯混合模型（GMM） 隐马尔可夫模型（背景介绍） 隐马尔可夫模型（前向算法与后向算法） 隐马尔可夫模型（Baum Welch算法与Viterbi算法） 隐马尔可夫模型（模型推断五大问题

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    AI-深度神经网络（前向传播算法和滑动平均模型）以及激活函数实例

    深度神经网络 神经网络广泛应用于监督学习和强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中，大多数非线性隐藏层的数量可能很大；大约1000层。...当训练数据集时，我们连续计算成本函数，即一组标记的训练数据的预测输出和实际输出之间的差异。然后调整权重和偏差值，直到获得最小值。训练过程使用梯度，这是成本将随着权重或偏差值的变化而变化的速率。...前向传播算法和滑动平均模型 我们使用我们的几个权重系数矩阵W和偏置向量b对输入值向量x进行一系列线性运算和激活运算。从输入层开始，我们逐层向后计算，直到运算到达输出层，输出结果是一个值。...（3） 非线性是因为线性模型的表达能力不够（从数据输入到与权重值相加和偏移，这是一个在线性函数中对权重和输入数据进行加权和的过程，例如( )因此，激活函数的出现也为神经网络模型增加了非线性因素。...不同激活函数的选择对神经网络的训练和预测有不同程度的影响。接下来，我们将分析神经网络中常用的激活函数及其优缺点。

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    【AlexeyAB DarkNet框架解析】四，网络的前向传播和反向传播介绍以及layer的详细解析

    现在数据和网络结构都有了，接下来就是开始训练/测试的过程了，这个过程主要调用的是network的前向传播和反向传播函数，而network的前向传播和反向传播又可以细分为每一个layer的前向传播和反向传播...，今天我们来看一下网络的前向传播和反向传播以及layer是如何定义的。...网络的前向传播和反向传播 网络的前向传播函数在src/network.c中实现，代码如下： /* ** 前向计算网络net每一层的输出 ** state用来标记当前网络的状态， ** 遍历net的每一层网络...，需要先来看一下layer是怎么定义的，因为网络的前向传播和反向传播实际上就是各个网络层(layer)的前向传播和反向传播，这部分加好注释的代码（在src/darknet.h中）如下： //定义layer...cudnnPoolingDescriptor_t poolingDesc; #endif // CUDNN #endif // GPU }; 后记 由于篇幅原因就讲到这里，明天开始分析卷积层的前向传播和反向传播的代码和详细过程

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    前向和反向传播计算量差异；梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异

    同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案目录前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新一、模型架构与层间差异二、...输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...：一、模型架构与层间差异Transformer模型通常由多个层堆叠而成，每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络等组件。...由于数据在逐层传递过程中会发生变化（例如，经过自注意力机制和前馈神经网络的处理），因此不同层接收到的输入数据在分布和特性上可能存在差异。这种差异会导致反向传播时各层的梯度计算和更新量不同。...将注意力分数与值矩阵V相乘得到加权和。将加权和通过前馈神经网络进行处理。在这个例子中，矩阵运算主要发生在步骤1、2和3中，而梯度计算则需要对这些步骤中的参数进行求导。

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    DiffuRec: 如何使用扩散模型进行序列推荐

    在后向逆扩散阶段（Reversion），我们首先生成一个标准高斯分布作为输入，然后利用商品序列和逼近器逐步从高斯分布中还原预测目标商品的分布表征。...用户多兴趣和电影多主题示意图 DiffuRec模型介绍 DiffuRec模型结构如图2所示，其主要包括三个部分：1）逼近器（Approximator）；2）前向扩散过程（Diffusion Phase）...此外，我们从高斯采样，建模序列推荐的不确定性。 前向扩散过程： 给定目标商品的嵌入表征（embedding），首先基于一步马尔可夫过程建模目标商品的分布表征，然后逐次添加高斯噪声将其退化为高斯分布。...DiffuRec 模型结构 前向扩散过程及后向逆扩散过程算法流程如图3所示： 图3....前向扩散过程及后向逆扩散过程伪代码 实验分析 整体性能： 我们在四个公开数据集上进行了实验，结果表明DiffuRec相比于其他多兴趣建模、VAE及不确定性分布表征建模方法均有一定的性能提升。

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    人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例

    p=19936 原文出处：拓端数据部落公众号这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。输入为 x1 和 x2。两个权重乘以各自的权重 w1 和 w2。...这等于sigmoid激活函数的公式和图形隐藏层的第二个节点也以这种方式运行。x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。...我们将此过程称为前向传播，因为我们总是从左到右。我们从不倒退。在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。...前馈和反馈人工神经网络人工神经网络主要有两种类型：前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。在前馈中，信号仅在一个方向上流向输出层。...在这里，您需要数据中的两种属性或列：特征和标签。在上面显示的表格中，您可以查看学生的专业知识，沟通技能得分和学生成绩。因此，前两列（专业知识得分和沟通技能得分）是特征，第三列（学生成绩）是二进制标签。

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    音视频FEC前向纠错的原理和实现

    实时音视频传输协议一般采用UDP（应用层基于UDP的RTP协议，为视频传输提供序号和音视频同步服务），UDP具有高吞吐和低延时的特点。...应用层的 FEC （Forward Error Correction，前向纠错）是一项有效防止丢包的技术，是一种实时视频传输的有效可靠的解决方案。...error correction code，即后来的附加的前向纠错）。...二、在音视频传输中应用FEC： FEC前向纠错技术广泛应用于信息处理的各个领域，各种纠错码，如汉明码、BCH码、Reed-Solomon（RS）码、卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验码（Low Density...FEC编码冗余度被定义为冗余包个数r和原始媒体包数k的比值，冗余度越高，说明抗丢包能力越强，但传输效率也会相应降低，因此FEC算法是一种传输效率和抗丢包能力的折中考虑。

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