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反向传播中获取增量项时的尺寸误差(神经网络)

反向传播中获取增量项时的尺寸误差是指在神经网络中使用反向传播算法进行训练时，计算输出层到隐藏层或隐藏层到输入层的误差时可能出现的尺寸不匹配的问题。

在神经网络中，反向传播算法用于调整网络中的权重和偏置，以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在反向传播的过程中，需要计算每一层的误差项，然后根据误差项来更新权重和偏置。

当网络的层之间的尺寸不匹配时，就会出现尺寸误差。具体来说，当计算隐藏层到输入层的误差项时，由于隐藏层的节点数通常比输入层的节点数多，因此需要将隐藏层的误差项进行压缩或汇总，以适应输入层的尺寸。同样地，当计算输出层到隐藏层的误差项时，由于输出层的节点数通常比隐藏层的节点数多，需要将输出层的误差项进行扩展或分配，以适应隐藏层的尺寸。

解决尺寸误差的方法通常有两种：一种是使用矩阵运算中的广播机制，将误差项进行扩展或压缩；另一种是使用矩阵转置操作，将误差项的维度进行转置以匹配目标层的尺寸。

在腾讯云的产品中，与神经网络和反向传播相关的服务包括腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台、腾讯云深度学习工具包等。这些产品提供了丰富的机器学习和深度学习算法库，可以帮助开发者快速构建和训练神经网络模型，并提供了相应的文档和示例代码供参考。

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/mlp 腾讯云深度学习工具包：https://cloud.tencent.com/product/dlp

相关搜索:laravel -在提交时获取数据表中的所有选中项 python中的简单神经网络不工作，可能是反向传播算法有问题？为什么在Pytorch中，当我复制网络的权重时，它会在反向传播后自动更新？什么时候应该使用反向传播更新神经网络中的权重？使用python/numpy的反向传播--计算神经网络中权重和偏差矩阵的导数卷积神经网络中的滤波器是如何通过反向传播训练的？反向传播时深度学习中的问题。(Python)在CNN模型中对图像使用预测方法时的尺寸误差在使用ORDER by时，如何从没有重复项的表中获取行？在我的神经网络中找不到反向传播算法中的错误

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作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） ‍‍　上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：‍‍‍‍【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本

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【深度学习最精炼中文讲义】前馈与卷积神经网络详解，复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》报告分享02（附报告pdf下载）

【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，

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误差反向传播算法浅解

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BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。

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神经网络体系搭建（二）——深度学习网络

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为了计算神经网络中代价函数的偏导数\frac{\partial J(\Theta)}{\partial \Theta_{ij^{(l)}}}，需要使用反向传播法

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硬核NeruIPS 2018最佳论文，一个神经了的常微分方程

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【AI100 导读】在本系列中，你将会学习如何利用深度学习解决那些比较简单的问题。在解决问题的过程中，你不仅会学到深度学习中的某一种类型，也可以在 Keras 和 Tensorflow 这两种著名的深

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机器之心整理机器之心编辑部现在的深度学习发展似乎已经陷入了大型化、深度化的怪圈，我们设计的模型容易被对抗样本欺骗，同时又需要大量的训练数据——在无监督学习上我们取得的突破还很少。作为反向传播这一深度学习核心技术的提出者之一，Geoffrey Hinton 很早就意识到反向传播并不是自然界生物大脑中存在的机制。那么，在技术上，反向传播还有哪些值得怀疑的地方？反向传播的可疑之处 Geoffrey Hinton 对人工智能的未来非常担忧。在最近的一次人工智能会议上，Hinton 表示自己对于反向传播「非

信息保留的二值神经网络IR-Net，落地性能和实用性俱佳 | CVPR 2020

导语：在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。

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在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。

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CVPR 2020 | IR-Net: 信息保留的二值神经网络

在CVPR 2020上，商汤研究院链接与编译组和北京航空航天大学刘祥龙老师团队提出了一种旨在优化前后向传播中信息流的实用、高效的网络二值化新算法IR-Net。不同于以往二值神经网络大多关注量化误差方面，本文首次从统一信息的角度研究了二值网络的前向和后向传播过程，为网络二值化机制的研究提供了全新的视角。同时，该工作首次在ARM设备上进行了先进二值化算法效率验证，显示了IR-Net部署时的优异性能和极高的实用性，有助于解决工业界关注的神经网络二值化落地的核心问题。

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【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络

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【TS深度学习】长短时记忆网络

在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络以及它的训练算法。我们也介绍了循环神经网络很难训练的原因，这导致了它在实际应用中，很难处理长距离的依赖。在本文中，我们将介绍一种改进之后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，它成功的解决了原始循环神经网络的缺陷，成为当前最流行的RNN，在时间序列分析、语音识别、自然语言处理等许多领域中成功应用。

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斯坦福深度学习课程第三弹：神经网络与反向传播

像追美剧一样追课程！大数据文摘已获斯坦福大学深度学习课程CS224d翻译授权，重磅启动“斯坦福深度学习课程CS224d”的翻译工程，所有译文将会免费发布，计划每周发布1篇。期待你的加入，加入要求见文末报名请点击文末“阅读原文”。【社区开发者招募】大数据文摘成立于2013年7月，从成立至今，坚持分享优质文章从未间断。已成为最有影响力的大数据自媒体。但，仅仅文章的分享还不够，我们愿意与您共同搭建数据分析人员的社区，希望您有如下技能：社区规划（CTO角色）社区开发社区运营有干货愿意分享的讲师

人工神经网络中的脑启发学习综述

Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review

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从0到1：实现循环神经网络Vanilla RNN(序列分析)

RNN是深度学习算法的核心构件，为了更好的理解算法，我们从动机、结构，到反向传播和学习策略，逐步分析，然后不借助深度学习框架，实现RNN模型，再应用于时序数据的分析预测，验证这个模型。

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一文让你彻底明白BP算法的原理和计算过程

反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习的重要思想基础，对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识！本文希望以一个清晰的脉络和详细的说明，来让读者彻底明白BP算法的原理和计算过程。

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几个月前，我们开始讨论有关深度学习以及它在自然语言方面的一些相关问题。但是，在过去的几个月里，由于读者的一些其他要求，我们似乎有些跑题了。从本月起，我们会再度探索有关深度学习方面的相关知识。在之前的专栏中，我们讨论了如何使用监督学习技术来训练神经网络。这些学习技术需要依赖大量的标记数据。鉴于当今最先进的神经网络的结构之复杂，层次之深，我们需要大量的数据，以便我们能够训练这些深度神经网络而不会使其过度拟合。但是，我们想要获取带标签的注释数据并不容易。举个栗子，在图像识别任务中，我们需要将特定的图像片段绑定在一起以识别人脸或动物。标记数百万张图片需要付出相当大的人力。另一方面，如果我们使用的标记数据较少，那么测试数据的性能就会过度拟合从而表现不佳。这就导致了一个在许多情况中都会遇到的问题（深度学习是一种理想的解决方案）——由于缺乏大量的标记数据而没有得到解决。那么我们是否有可能建立基于无监督学习技术的深度学习系统？

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深度学习笔记2-神经网络的基本内容

「学习内容总结自 coursera 和 udacity 的深度学习课程，部分截图来自 udacity 的课件」

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