在扇区截断反向传播的PTB google官方教程中，有一个使用BasicLSTMCell的实现，它通过创建一个for循环来展开num_steps步骤的图形。feed_dict={input_layer: input_v, correct_output: output_v})
第二个实现是如何通过时间实现反向传播的
浏览 14提问于2016-07-29得票数 1
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矢量正向传播
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我从头到尾做了一个神经网络，想让它运行得更快一点。我在想，把我的前道具矢量化是否会让它更快。我目前的前向道具代码是： for i in range (self.dimensions[1]): for i in range (self.dimensions[2]):
self.
浏览 2提问于2020-08-10得票数 1
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在激活函数的反向传播过程中，为什么要用delta而不是gradient来代替division？例如，众所周知:使用slope=0.1：重新激活所以：
向后传播(反向传播)：if(x > 0) gradient = 1; else gradient = 0.1;，然后是new_delta = delta * gradient --这是与正向
浏览 3提问于2019-06-24得票数 1
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反向传播和前馈神经网络有什么区别？
除了流向之外，还有其他的区别吗？假设我正在实现反向传播，即它包含正向和反向流。那么，反向传播是否足以显示前馈？
浏览 10提问于2015-02-09得票数 42
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在人工神经网络中，正向传播的方程是Y = W.X + b。ANN和RNN在反向传播方面的区别是什么？
浏览 9提问于2020-05-09得票数 0
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我想使用一个为正常的密集层创建权重的函数，它的行为基本上类似于初始化函数，只是它在每次新的前向传递之前都会进行“初始化”。幸运的是，它也没有任何我想要学习的参数，所以我只是尝试向前和向后传递，就像我永远不会替换W一样。现在我需要告诉自动微分不要通过g()反向传播。它的工作原理如下：W_new = W + tf.stop_gradient(g(x,W) - W)正如这里所建议的：
现在正向传球似乎还可以我假设在给定模型的第一次正
浏览 0提问于2016-10-05得票数 0
在Tensorflow中有没有一种方法可以在反向传播期间将隐藏的节点激活更改为不同的值？也就是说，假设层中的一个节点在前向传播期间输出值'a1‘。然后在反向传播期间，当梯度更新到达该节点时，我希望它使用一个不同的值作为激活(例如'a2')，以便整个反向传播过程将发生，就像它在正向传播期间的'a2‘一样。
浏览 0提问于2019-03-29得票数 1
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我想在正向和反向传播步骤中做一些改变。在Tensorflow Implementation中，我只能找到向前传球，而不能找到向后传球。我想修改向前和向后的传球。
浏览 27提问于2019-03-04得票数 0
但在ios中，事件正向上传播到该父节点。如何停止事件传播(如event.stopPropagation() in javascript)。
浏览 2提问于2017-09-25得票数 5
我试图在不重新定义a= f(x，y)的情况下做这样的事情：find gradient of a with respect to xfind gradient of a with respect to x我尝试了下面的部分示例，但它只是给了我一个错误。有人知道我如何做到这一点而不需要每次都重新定义原始函数吗？>>> y = 10*x**2
>
浏览 0提问于2021-04-29得票数 1
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Facenet与单幅图像正向传播
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我在网上看不到任何关于前向传播的明确内容，除了他们将整个数据集用于他们的模型之外。
我的项目的想法是识别人脸并比较它们的输出向量，因为Facenet的最后一层是面部嵌入的128维数组。人们在线只是在传播数据集，但为了我自己的实践，我想直接取一张脸并查看其输出，但我不知道如何做到这一点。
浏览 26提问于2019-11-22得票数 0
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我创建了一个NeuralNetwork类，如下所示import matplotlib.pyplot as plt
self.alpha = alpha self.n = {} self.b = {}
for l in range(1,
浏览 1提问于2020-11-19得票数 0
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BRNN实现问题
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让我们假设我们已经实现了具有给定数量的隐藏单元的RNN单元，在这种情况下，BRNN的正向传递将是下一个(伪代码)： hiddden_statereversed_input) return output
但是我不知道如何实现反向传递我从具有正向传递输出形状的下一层得到导数误差dA (dA= (hidden_units
浏览 2提问于2018-04-29得票数 0
Dijkstra搜索(只有一个开始和结束状态)的停止标准如下
从变量µ= infinity Start search from Start (s)和and (t)开始，当两者在节点w处相交时(我们当前从正向搜索中查看的节点处于反向搜索中但是正向传递从a开始，同时查看b (10)和c (7)，反向传递从b开始，查看a (10)和c (6)。由于c是开销最低的节点，因此正向传递会查看c，但由于c不在已查看的反向节点中，因此会将其存储并转移到反向传递。反向传递</em
浏览 4提问于2017-02-03得票数 4
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与其转换输入数据或剪辑最终预测，我希望在正向和反向传播过程中，强制我的神经网络只生成正值(或高于给定阈值的值)。我相信我理解在前向传播过程中需要做什么--我需要将负值设置为0，但我不理解的是这是如何影响反向传播步骤的，以及我必须做些什么来确保我传播“负值剪切的导数”，如果这样的事情需要发生，甚至是有意义的。任何建议都将不胜感激，我已经在下面添加了一些前向传播代码和反向传播代码，并提供了我认为需要进行的前向支持更新。如果有任何更新要转发，我如何确保y_hat始终是正的，并
浏览 0提问于2021-07-21得票数 2
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大家好，我有个训练好了的lstm模型（Keras），进行正向传播的时候都是构建一个（n_samples, time_steps,feature_dims）的数据矩阵进行predict，但是现在我的每个time_step
浏览 1029提问于2019-06-29
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