摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
继上一篇文章从Torch的两个Issue中找到一些类似的问题之后，可以发现深度学习框架对于自定义反向传播函数中的传参还是比较依赖于必备参数，而不是关键字参数，MindSpore深度学习框架也是如此。但是我们可以使用一些临时的解决方案，对此问题进行一定程度上的规避，只要能够自定义的传参顺序传入关键字参...
介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法，以及反向传播的作用。
反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度，优化器可以根据梯度进行调整，达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
PPT 求职应聘：如何利用PPT去制作简历 知识的载体 传播、美学、价值 价值：是通过思考 价值：将PPT导成了长图放到了微薄， 如何制作简历 09:00
https://zhuanlan.zhihu.com/p/618947904 通用预训练语言模型. ChatGPT 正在迅速发展与传播，新的大型语言模型 (LLM) 正在以越来越快的速度开发。就在过去几个月，有了颠覆性的 ChatGPT 和现在的 GPT-4。明确定义，GPT 代表（Generati
摘要：该方法的主要思想是使用数值较大的排在前面的梯度进行反向传播，可以认为是一种在线难例挖掘方法，该方法使模型讲注意力放在较难学习的样本上，以此让模型产生更好的效果。 本文分享自华为云社区《ATK Loss论文复现与代码实战》，作者：李长安。 损失是一种非常通用的聚合损失，其可以和很多现有的定义在单
https://blog.csdn.net/tony_vip/article/details/105484217?spm=1001.2014.3001.5502 光线在真空中，折射率为1，其光速为c=30万公里/秒；当光在其他介质里来面传播，其介质折射自率为n,光在其中的速度就降为 v=c/n;光纤
光线在真空中，折射率为1，其光速为c=30万公里/秒； 当光在其他介质里来面传播，其介质折射自率为n,光在其中的速度就降为 v=c/n; 光纤的材料是二氧化硅，其折射率n为1.44左右，计算延迟的时候，可以近似认为1.5； 光纤中的光传输速度近似为 v=c/1.5= 20万公里/秒。 ———————
前言 什么是 RSS? RSS 是一种描述和同步网站内容的格式，是使用最广泛的 XML 应用。RSS 搭建了信息迅速传播的一个技术平台，使得每个人都成为潜在的信息提供者。发布一个 RSS 文件后，这个 RSS Feed 中包含的信息就能直接被其他站点调用，而且由于这些数据都是标准的 XML 格式，所
学习&转载文章：安全多方计算(5)：隐私集合求交方案汇总分析 前言 随着数字经济时代的到来，数据已成为一种基础性资源。然而，数据的泄漏、滥用或非法传播均会导致严重的安全问题。因此，对数据进行隐私保护是现实需要，也是法律要求。隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI）作
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：琉易 https://liuxianyu.cn 本次分享基于『袋鼠云数栈UED团队』新发布的 UED Landing 页 实践得来，UED Landing 页
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