反向传播

人工智能算法工程师(中级)课程8-PyTorch神经网络之神经网络基础与代码详解大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(中级)课程8-PyTorch神经网络之神经网络基础与代码详解。神经网络是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。本文将介绍神经网络的概念、结构、样本、训练和评估，并配合完整的可运行代码。

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每天五分钟深度学习：如何使用计算图来反向计算参数的导数？在上一个课程中，我们使用一个例子来计算函数J，也就相当于前向传播的过程，本节课程我们将学习如何使用计算图计算函数J的导数。相当于反向传播的过程。

BPTT算法详解：深入探究循环神经网络（RNN）中的梯度计算【原理理解】在深度学习领域中，我们经常处理的是独立同分布（i.i.d）的数据，比如图像分类、文本生成等任务，其中每个样本之间相互独立。然而，在现实生活中，许多数据具有时序结构，例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据，传统的深度学习模型可能无法很好地捕捉到其内在的时间相关性。为了解决这一问题，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）被广泛应用于处理时序数据。

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？🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/反向传播是神经网络训练的精髓。它是根据上一个迭代获得的误差（即损失）对神经网络的权重进行微调的做法。权重的适当调整可确保较低的误差，从而通过提高模型的泛化能力使其变得可靠。反向传播算法的核心思想和工作原理可分为以下几个方面：

政安晨：【深度学习神经网络基础】（九）—— 在深度学习神经网络反向传播训练中理解梯度目录简述理解梯度什么是梯度计算梯度政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 政安晨的机器学习笔记

BP 神经网络原理BP (Back Propagation) 神经网络是1986年由 Rumelhart 和 McClelland 为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。

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（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (4) | 神经网络与反向传播前言⚠️ 本节重点内容：这里不做多解释，深度学习的基础，只记录几个重点。大脑的基本计算单位是神经元（neuron）。人类的神经系统中大约有 860 亿个神经元，它们被大约 1014 - 1015 个突触（synapses）连接起来。上方是一个生物学的神经元，下方是一个简化的常用数学模型。每个神经元都从它的树突（dendrites）获得输入信号，然后沿着它唯一的轴突（axon）产生输出信号。轴突在末端会逐渐分枝，通过突触和其他神经元的树突相连。在神经元的计算模型中，沿着轴突传播的信号（比如公式）将

聊聊神经网络模型传播计算逻辑预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。