谷歌推出开源 Python 库“Tangent”,支持前向模式自动微分
与此相反,Tangent可以通过Python源代码提前自动微分,还可以生成Python源代码作为输出。因此,你最终能像读取程序的剩余部分一样读取自动微分代码。对那些既想用Python编写模型,又想在读取和调试自动微分代码时不牺牲速度和灵活性的研究人员和学生来说,Tangent非常有用。在Tangent中构建模型不需要特殊的工具或...
一文详解循环神经网络及股票预测实战(完整Python代码)!
另外的,RNN神经元在每个时间步上是共享权重参数矩阵的(不同于CNN是空间上的参数共享),时间维度上的参数共享可以充分利用数据之间的时域关联性,如果我们在每个时间点都有一个单独的参数,不但不能泛化到训练时没有见过序列长度,也不能在时间上共享不同序列长度和不同位置的统计强度。如下各时间步的前向传播计算流程...
无需深度学习框架,如何从零开始用Python构建神经网络
计算预测的输出??,称为前向传播更新权重和偏置,称为反向传播以下流程图说明了这个过程:前向传播正如我们在上图中所看到的,前向传播只是一个简单的计算。对于一个基本的2层神经网络,神经网络的输出计算如下:我们可以在Python代码中添加一个前向传播函数来做到这一点。简单起见,我们假设偏置为0。c...
业界| 谷歌开源「Tangent」:一个用于自动微分的源到源Python库(附...
训练神经网络在这些任务上获得高性能的基本抽象概念是一个有着30年历史的思想——「反向模式自动微分」(也叫做反向传播),它由神经网络中的两个传播过程组成:首先运行「前向传播」计算每一个节点的输出,然后运行「反向传播」计算一系列导数以决定权重的更新率,从而提高模型的准确性。训练神经网络和在新型架构上...
谷歌推出Tangent开源库,在Python源代码上做自动微分
Tangent采用了与它们都不同的方式,在Python源代码上提前执行自动微分,并生成Python源代码作为输出。于是,你可以像读取程序其他部分一样,来读取自动导数代码。对于那些不仅想用Python来写模型,还想在不牺牲速度和灵活性的情况下来读取、调试自动生成的导数代码的研究人员和学生来说,Tangent非常有用。检查和调试Tangent...
卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导
图源httpcs231n.github.io/convolutional-networks/侵删卷积神经网络反向传播推导池化层反向传播池化层的反向传播比较容易理解,我们以最大池化举例,上图中,池化后的数字6对应于池化前的红色区域,实际上只有红色区域中最大值数字6对池化后的结果有影响,权重为1,而其它的数字对池化后的结果影响都为0(www.e993.com)2024年9月29日。假设池化...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
图10.一个卷积层在前向和反向传播中的输入和输出数据我们的任务是计算dW^[l]和db^[l]——它们是与当前层的参数相关的导数,还要计算dA^[l-1],它们会被传递到之前的层。如图10所示,我们以dA^[l]为输入。当然,这些对应张量的维度都是相同的,dW和W,db和b,以及dA和A。第...
卷积神经网络(CNN)数学原理解析
真正的乐趣在于你想要进行反向传播得到时候。现在,我们不需要为反向传播这个问题所困扰,我们可以利用深度学习框架来实现这一部分,但是我觉得了解底层是有价值的。就像在密集连接的神经网络中,我们的目标是计算导数,然后用它们来更新我们的参数值,这个过程叫做梯度下降。