电商网站的活动怎么做,整合网络营销策划,笔记本可以做网站吗,网上开店教程文章目录 背景想法#xff1a; Weighted least-squares fitting方法#xff1a; Backpropagating through the fitting procedure.温习之前的基础前向传播反向传播 总结 背景
想做一个端到端训练的模型#xff0c;将最小二乘嵌入其中。因此有了这系列文章。
想法#xff… 文章目录 背景想法 Weighted least-squares fitting方法 Backpropagating through the fitting procedure.温习之前的基础前向传播反向传播 总结 背景
想做一个端到端训练的模型将最小二乘嵌入其中。因此有了这系列文章。
想法 Weighted least-squares fitting
我们想把“最小二乘模块”嵌入深度学习中将其作为一份子参与端到端的训练
我们设计了加权最小二乘问题。设W∈Rm×m是包含每个观测的权值wi的对角矩阵。在我们的框架中观测结果将对应于图像参考框架中的固定(x, y)坐标权重将由基于图像的深度网络生成。加权最小二乘问题是 方法 Backpropagating through the fitting procedure.
我们深度学习最后的卷积输出特征图我们定义这个特征图为“一个加权像素坐标列表(xi, yi, wi)”。其中坐标(xi, yi)是固定的而加权wi是由一个基于输入图像的深层网络生成的。我们可以利用这些值构造矩阵X, Y和w求解加权最小二乘问题通过加权像素坐标得到最佳拟合曲线的参数β。
与其将拟合过程作为一个单独的后处理步骤我们可以反向传播它并在兴趣β参数上应用一个损失函数而不是间接地在网络产生的权值映射上。通过这种方式我们获得了一个强大的工具可以在深度学习框架中以端到端方式解决最小二乘的问题。
注意方程3只涉及可微矩阵运算。因此可以计算β对W的导数从而也可以计算深度网络的参数。通过矩阵变换反向传播的细节已经很好地理解了。我们使用Cholesky分解推导这个问题的梯度。
β对W的导数表示为dβ/dW。这里的β和W都是变量dβ/dW表示β对W的变化率。在求解这个导数时我们需要将β作为独立变量W作为因变量然后对W进行求导。
具体的求导方法取决于β和W的具体形式和关系。如果β和W都是标量变量那么可以直接对W求导得到dβ/dW。如果β和W是向量或矩阵变量那么我们需要对每个元素或矩阵元素分别求导得到一个与W相同形状的导数矩阵。
需要注意的是在求解dβ/dW时我们通常将其他变量视为常数即假设它们不随W的变化而变化。这是因为我们只关注β对W的导数而不考虑其他变量对此导数的影响。 总之β对W的导数表示为dβ/dW具体的求导方法取决于β和W的形式和关系。
温习之前的基础
1、2月10日 感知器浅层神经网络反向传播tensorflow 2、链式法则论文Introduction to Gradient Descent and Backpropagation Algorithm BP 算法是一种参数学习方法一般分为两个过程前向传播求误差反向传播误差回传。
那么什么是前向传播、反向传播呢这里先说结论前向传播是为反向传播准备好要用到的数值反向传播本质上是一种求梯度的高效方法。
求梯度是为了什么呢就是为了更新模型的参数权重 W 和偏置 b。
所有参数值随机初始化论文乱写一通前向传播提交论文误差函数审稿反向传播审稿人你这不行改参数更新修改论文前向传播…反反复复论文发表模型训练完毕。
前向传播
在正式介绍前向传播前先简单介绍计算图Computational Graph的概念 f ( x , y , z ) ( x y ) ∗ z 的计算图
分别赋值 x − 2 y 5 z − 4 从计算图的左边开始数据开始流动依次计算出 q 、 f 。
最终得到计算图中那 6 个绿色的数字这就是前向传播的结果。
反向传播
我们说了反向传播本质上是一种求梯度的高效方法。
总结
这系列文章将逐步完成一个端到端可微的模型挖个坑。 项目开启时间2023-07-04
但是一直拖到了11月30最近同事讨论问题才想起来继续实施。
