本文将从反向传播的本质、反向传播的原理、反向传播的案例三个方面，详细介绍反向传播（Back Propagation）。
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
AI科技评论消息：日前，Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus（微积分） 循环（loop） 数据集（datasets） vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 （x,y）表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
书接前文，我们了解了 —— # 刹车与油门：PyTorch Autograd 的赛车之旅，如文所说，自动微分是 PyTorch 深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。同时，带来另外一个重要的数学概念：雅可比向量积。
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中，苹果每个100日元，橘子每个150日元。 消费税是10%，请计算支付金额。
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
本文是我在阅读 Erik Learned-Miller 的《Vector, Matrix, and Tensor Derivatives》时的记录。 本文的主要内容是帮助你学习如何进行向量、矩阵以及高阶张量（三维及以上的数组）的求导。并一步步引导你来进行向量、矩阵和张量的求导。
Python 官方在今年 2 月做了一份报告，从官方的角度说明了 Python 的使用状况和受欢迎程度：
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。 和现有的机器学习库不同，Tangen
这篇文章先介绍一下自动微分吧，这一个月来对我来说真的是多事之秋，能遇上的各种事情几乎都遇上了，但愿生活节奏和工作方面能够慢慢平稳下来。
下图就是一些我们经常使用的激活函数，从这些激活函数的图像可以看出它们有的是局部线性的有的是非线性的，有的是一个函数表达式下来的，有的是分段的。但其表达式好像都不是很常见，给人一种应凑的感觉有没有？
神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络的深度也依旧还是线性映射，难以有效建模实际环境中非线性分布的数据。加入（非线性）激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。因此，激活函数是深度神经网络中不可或缺的部分。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
这一次主要是想对微积分和导数直观理解一下。很多人在想或许自从大学毕以后，再也没有接触微积分。不要担心，为了高效应用神经网络和深度学习，其实 并不需要非常深入理解微积分。
gbdt通过经验风险极小化来确定下一个弱分类器的参数。具体到损失函数本身的选择，如果选择平方损失函数，差值就是所说的残差 让损失函数沿着梯度方向下降，就是gbdt的gb的核心，利用损失函数的负梯度在当前模型的值作为回归问题提升树算法中的残差的近似值去拟合一个回归树。 gbdt每轮迭代的时候，都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。 每轮训练的时候都能够让损失函数尽可能快的减小，尽快的收敛达到局部最优解或者全局最优解 gbdt的弱分类器默认选择的是CART TREE，其实也可以选择其他弱分类器，选择的前提是低方差和高偏差。框架服从boosting框架即可。
除了深度学习，反向传播算法在许多其他领域也是一个强大的计算工具，从天气预报到分析数值稳定性——区别只在于名称差异。事实上，这种算法在几十个不同的领域都有成熟应用，无数研究人员都为这种“反向模式求导”的形式着迷。
选自Medium 作者：Yaroslav Bulatov 机器之心编译 参与：蒋思源 反向传播是当前深度学习主要使用的参数更新方法，因此深度学习的硬件设计也需要拟合这种反向传播的计算结构。本文从反向传播的抽象表达开始简要地分析了 BP 算法和脉动阵列架构（systolic array architecture）之间的相似性，从而表明了脉动阵列架构适合执行 BP 和进行模型训练。 在并行计算的体系架构中，脉动阵列（systolic array）是紧密耦合的数据处理单元（data processing unit
在激活层中，对输入数据进行激活操作,是逐元素进行运算的,在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络的深度也依旧还是线性映射，难以有效建模实际环境中非线性分布的数据。加入（非线性）激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。因此，激活函数是深度神经网络中不可或缺的部分。
敏捷（agile）是软件开发过程中的一个广为人知的术语。其背后的基本思想很简单：快速构建出来→发布它→获得反馈→基于反馈进行修改→重复这一过程。这种做法的目标是让产品亲近用户，并让用户通过反馈引导你，以实现错误最少的可能最优的产品。另外，改进的步骤也需要很小，并且也应该让用户能持续地参与进来。在某种程度上讲，敏捷软件开发过程涉及到快速迭代。而梯度下降的基本过程也差不多就是如此——尽快从一个解开始，尽可能频繁地测量和迭代。
深度学习基础入门篇四：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等
如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，最终的输出都是输入的线性组合。 激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数。
这篇文章介绍激活函数，之所以将激活函数单独拿出来进行介绍，因为多层感知机在刚开始发展的时候，梯度会消失，所以它梯度不会太深，训练不了太深的参数，其实最核心的问题就是激活函数，结合反向求导那篇文章求导的过程，我们提出两个问题，带着这两个问题往下看。
超参数：在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
这个过程实质上是将市场测试、 收集反馈和产品迭代反复进行，直到能以最小的误差实现最大的市场渗透率。此循环重复多次，并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。
1）市场调研后进行产品构建 2）产品商业化并进入市场 3）评估消费者满意度和市场渗透率 4）对反馈及时回应，并更新迭代产品 5）重复上述过程
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。
这个非线性激活函数效果比 ReLU 还好？近日，斯坦福大学的一项研究《Implicit Neural Representations with Periodic Activation Functions》进入了我们的视野。这项研究提出利用周期性激活函数处理隐式神经表示，由此构建的正弦表示网络（sinusoidal representation network，SIREN）非常适合表示复杂的自然信号及其导数。
什么是差分运算？如下图，数值计算过程我们计算函数上某点的导数时，可以选择某点附近（可以包含该点）的两个点，取这两个点的斜率来近似表示该点的导数。一阶导数有一阶向前差分、一阶向后差分和一阶中心差分。当然也有二阶导数的计算方法，如下图。
激活函数是深度学习体系结构的核心组成部分。特定的非线性应用于神经网络的每一层，影响训练的动态和测试时间的准确性，是一个关键的工具，当设计体系结构的输出必须在一定范围内。当限制一个层的输出为非负时，一个普遍的做法是应用ReLU激活:
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
上一篇1 深度神经网络我们知道，通过追加隐藏层来构建更加“智能”的深度神经网络，并不奏效。 真正的问题不在“深度”本身，而是由梯度下降算法所指导的训练过程，容易遭遇梯度消失问题（Vanishing G
Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论
#经典SLAM过程 什么是SLAM SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。 SLAM技术的应用 1）室内机器人 国内的科沃斯、塔米扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机可以高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。 2）AR 目前基于SLAM技术开发的代表性产品有微软的
后向传播是训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络，相对于单纯的实现，它可以使梯度下降的训练速度提高一千万倍。这相当于模型训练时间是需要一个星期还是20万年的差距。
这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。 线性回归 回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是
最近又看了点深度学习的东西，主要看了一些关于激活函数的内容，不知道算不算新颖，但是我想把自己阅读后的分享一下，请各位给予评价与指点，谢谢！ 一般激活函数有如下一些性质： 非线性： 当激活函数是线性的，一个两层的神经网络就可以基本上逼近所有的函数。但如果激活函数是恒等激活函数的时候，即f(x)=x，就不满足这个性质，而且如果MLP使用的是恒等激活函数，那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的； 可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，就体现了该性质； 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函
企业数据资产的数据管理需要数据资产框架来支撑数据资产的展示、记录、分析，通过数据资产框架可以明晰企业拥有的数据资产、实现数据资产安全分享、提升数据资产质量、实现数据资产变现等数据管理目标。
单个神经元是一个非线性函数，它接收多个输入x，将它们线性组合后再用一个非线性激活函数作用，产生输出值 y。
提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法，提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。
激活函数是神经网络中非常重要的一个内容，神经网络是受到生物神经网络的启发，在生物神经网络中也存在着激活函数，而且激活函数决定了神经元之间是否要传递信号，而在人工的神经网络中，激活函数的作用则主要是给网络添加非线性因素，使得网络可以逼近任意复杂的函数，一个简单的神经元如下图所说，其中 f 表示的就是激活函数。
当我们在做反向传播，计算损失函数对权重的梯度时，随着越向后传播，梯度变得越来越小，这就意味着在网络的前面一些层的神经元，会比后面的训练的要慢很多，甚至不会变化。
深度学习通常又需要哪些数学基础？深度学习里的数学到底难在哪里？通常初学者都会有这些问题，在网络推荐及书本的推荐里，经常看到会列出一系列数学科目，比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性，但实际上按照这样的知识范围来学习，学习成本会很久，而且会很枯燥。本章我们通过选举一些数学基础里容易混肴的一些概念作以介绍，帮助大家更好的理清这些易混肴概念之间的关系。
欢聚集团成立于 2005 年，是一家全球领先的社交媒体企业，旗下运营有 Bigo Live 直播、Likee 短视频、HAGO 休闲小游戏等多款社交娱乐产品等。
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