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该部分论文都是一些纯数学理论，它将向前传播和反向传播融合到了一个公式之中。因此，我们不做过多的介绍，仅探讨一些有用的结论：在随机的3层CNN网络中，saliencymap和DeconvNet可视化都对随机噪声较敏感，关于输入图像和类别的信息传递
这种算法叫做反向传播，因为我们把这种形式的误差进行反向传播，从最后一层反馈到第一层，并被用来计算误差E相对于网络中每个单元权重的导数。只要计算出了这些导数后，就可以在梯度下降的过程中使用它们来最小化误差E并训练网络。
该部分论文都是一些纯数学理论，它将向前传播和反向传播融合到了一个公式之中。因此，我们不做过多的介绍，仅探讨一些有用的结论：在随机的3层CNN网络中，saliencymap和DeconvNet可视化都对随机噪声较敏感，关于输入图像和类别的信息传递
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
导向反向传播(Guided-Backpropagation)相当于对普通的反向传播加了指导，限制了小于0的梯度的回传，而梯度小于0的部分对应了原图中削弱了我们想要可视化的特征的部分，这些部分正是我们不想要的。还记得我们的目标吗，找出最大化激活某个特征的图片
ChildTuning:反向传播版的Dropout.这篇文章主要是对EMNLP2021上的论文RaiseaChildinLargeLanguageModel:TowardsEffectiveandGeneralizableFine-tuning进行讲解。.论文标题有些抽象，但是用作者的话来说，这篇论文的思想可以归结为两个词：ChildTuning.虽然这篇文章主要针对...
来源：Nature编辑：啸林反向传播全称叫“误差反向传播”，英文Backpropagation，缩写为BP算法。作为训练神经网络的基本算法之一，反向传播对于新智元的程序员读者们来说一定不陌生。它的特点在于会求输出层和隐藏层的响应误差，并在更新权重时对其取反，从而确保权重引起的误差在减小。
1986年，Hinton等人合著的论文《通过反向传播错误学习表征》（Learningrepresentationsbyback-propagationerrors），首次将反向传播算法引入多层神经网络训练，为大型复杂神经网络的应用奠定了基础。40年后，反向传播算法已经成为如今这一波人工智能
反向传播公式：.2.公式解释：.由图像可以看出，x趋近于tl时，导数小于0，趋近于br时，导数大于零，其他时候等于0，与论文中的导数相符。.APN层的正向传播公式在数学上来说是可导的，其导数就是反向传播公式。.论文的网络结构找到了数学上的依据。.
超越反向传播，LSTM登顶20世纪AI论文高引No.1，光今年就近7千次新的宠儿，是1997年Hochreiter和Schmidhuber发表的Longshort-termmemory。Amusi更多文章作者介绍机器之心全球人工智能信息服务关注专栏文章4.7K...
该部分论文都是一些纯数学理论，它将向前传播和反向传播融合到了一个公式之中。因此，我们不做过多的介绍，仅探讨一些有用的结论：在随机的3层CNN网络中，saliencymap和DeconvNet可视化都对随机噪声较敏感，关于输入图像和类别的信息传递
这种算法叫做反向传播，因为我们把这种形式的误差进行反向传播，从最后一层反馈到第一层，并被用来计算误差E相对于网络中每个单元权重的导数。只要计算出了这些导数后，就可以在梯度下降的过程中使用它们来最小化误差E并训练网络。
该部分论文都是一些纯数学理论，它将向前传播和反向传播融合到了一个公式之中。因此，我们不做过多的介绍，仅探讨一些有用的结论：在随机的3层CNN网络中，saliencymap和DeconvNet可视化都对随机噪声较敏感，关于输入图像和类别的信息传递
反向传播算法最早于上世纪70年代被提出，但是直到1986年，由DavidRumelhart,GeoffreyHinton,和RonaldWilliams联合发表了一篇著名论文（Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors）之后，人们才完全认识到这个算法的重要性。最最基础...
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反向传播公式：.2.公式解释：.由图像可以看出，x趋近于tl时，导数小于0，趋近于br时，导数大于零，其他时候等于0，与论文中的导数相符。.APN层的正向传播公式在数学上来说是可导的，其导数就是反向传播公式。.论文的网络结构找到了数学上的依据。.
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