文章目录 前言一、Git 基础概念1.1 版本控制系统（VCS）1.2 Git 是什么 二、Git 基本操作2.1 安装 Git2.2 配置 Git2.3 创建仓库2.4 添加和提交文件2.5 查看仓库状态和历史记录 三、GitHub 和码云介绍3.1 GitHub3.2 码云（Gitee） 四、…

基于PPG、RRT、BPTT和谐波平衡的新型图像血压传感器 摘要 本文研制了一种新型的血压传感器，即血压计，用于从指尖精确地估计血压。该传感器的硬件是一种低成本的光学CMOS成像装置，用于指尖检测光体积描记(PPG)信号。因此，传感器既…

习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT. 首先，先记住！ 画了以下两个图就能理解了，结合老师给的灵感图（给了我很大灵感~）和链式法则，很容易就能理解式子的来源了。 三个式子，道理相同&#xff1a…

前文：循环神经网络——初学RNN https://blog.csdn.net/weixin_38522681/article/details/109129490 循环神经网络——RNN的训练算法：BPTT 基本步骤前向计算误差项的计算权重梯度的计算RNN的梯度爆炸和消失问题 基本步骤 BPTT算法是针对循环层的训练算法…

同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！ 故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现， Pytorch深度学习理论篇(2023版)目录地址…

p习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT 是净输入，净输入经过激活函数后得到的 ：第 𝑘 − 1 时刻隐状态的第 𝑗 维； 习题6-2 推导公式(6.40)和公式(6.41)中的梯度． 公式(6.40)，关于权重W的梯度&…

本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。 最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联&a…

转自：https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098 本文部分参考和摘录了以下文章，在此由衷感谢以下作者的分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79476763 htt…

时间反向传播bptt 每个时间步的隐状态和输出为： h t f ( x t , h t − 1 , w h ) , o t g ( h t , w o ) , \begin{aligned}h_t & f(x_t, h_{t-1}, w_h),\\o_t & g(h_t, w_o),\end{aligned} ht​ot​​f(xt​,ht−1​,wh​),g(ht​,wo​),​其中 f f f和 …

我主要是参考如下文章理解的： 数学 RNN（二） BPTT 算法 - 知乎 其中： 这一步划红线的地方是如何理解的： 从这张图可以大概看出Lt和W的关系： 我一开始单纯的理解成Lt是W的高次项函数（这里将所…

6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT. 以下是自己的求导过程： BPTT求导主要就是包括三个步骤： 1. 前向计算每个神经元的输出值 2. 反向计算每个神经元的误差项，它是误差函数E对神经元的加权输入的偏导数 3. 计算每个权重的梯度，最后再用随机梯度下降算法更新权重 1.1 前向计…

摘要： 在前面的文章里面，RNN训练与BP算法,我们提到了RNN的训练算法。但是回头看的时候在时间的维度上没有做处理，所以整个推导可能存在一点问题。 那么，在这篇文章里面，我们将介绍bptt（Back Propagation Through Time）算法如在训练RNN。 关于bptt 这里首先解释一下所…

目录 1 神经学基础知识1.1 神经元1.2 神经元之间的连接1.3 膜电位1.4 去极化与超极化2 SNN2.1 LIF 模型2.2 BPTT 中存在的问题2.3 梯度爆炸或消失问题前言： 本博仅为组会总结，如有谬误，请不吝指正！虽然标题为 BPTT，但侧重于对神经学基础知识和 LIF 模型的学习。参…

BPTT算法推导 BPTT全称：back-propagation through time。这里以RNN为基础，进行BPTT的推导。 BPTT的推导比BP算法更难，同时所涉及的数学知识更多，主要用到了向量矩阵求导、向量矩阵微分、向量矩阵的链式求导法则，想要…

目录 BPTT算法推导 注1：激活函数tanh(x)求导 注2 softmax求导 BPTT算法推导 对于一个普通的RNN来说，其前向传播过程为： 先介绍一下等下计算过程中会用到的偏导数： 关于tanh求导的过程见下面注1。 indicates the diagonal matri…

BPTT 一、习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT.二、习题6-2 推导公式 ∂ z k ∂ W \frac{\boldsymbol{\partial z}_{\boldsymbol{k}}}{\boldsymbol{\partial W}} ∂W∂zk​​和公式 ∂ z k ∂ b \frac{\boldsymbol{\partial z}_{\boldsymbol{k}}}{\boldsymbol{\partial b}} ∂b∂…

RNN 的 BP —— Back Propagation Through Time. 参考：零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络。知乎。 1　　　def backward(self, sensitivity_array, 2 activator):3 4 实现BPTT算法5 6 self.calc_delta(sensit…

一、问题一 习题6-1P 推导RNN反向传播算法BPTT BPTT是随时间的反向传播算法，主要思想是通过类似前馈神经网络的误差反向传播算法来计算梯度。因此，在循环神经网络中亟需解决的问题就是如何计算延时单元的权重？BPTT算法给出了答案。 BPTT算法将循环神经网络看作一个展开的…

引言 在深度学习领域中，我们经常处理的是独立同分布（i.i.d）的数据，比如图像分类、文本生成等任务，其中每个样本之间相互独立。然而，在现实生活中，许多数据具有时序结构，例如语言模型中的单词序列、股票价格随时间的变化、视频中的帧等。对于这类具有时序关系的数据，传…

随时间反向传播算法(BPTT)笔记 1.反向传播算法(BP) 以表达式 f ( w , x ) 1 1 e − ( w 0 x 0 w 1 x 1 w 2 ) f(w,x)\frac{1}{1e^{-(w_0x_0w_1x_1w_2)}} f(w,x)1e−(w0​x0​w1​x1​w2​)1​为例，其涉及到的运算操作及导数公式如下： f ( x ) 1 x…