集团网站建,物流网站系统php源码,seo技巧,济南市建设文章目录 前言一、线性层1. 什么是线性层#xff1f;2. 通俗解释3. 示例 二、前向传播1. 什么是前向传播#xff1f;2. 通俗解释3. 示例 三、后向传播1. 什么是后向传播#xff1f;2. 通俗解释3. 具体步骤 四、示例五、在 PyTorch 中的后向传播 前言
最近提问里有问到一些名… 文章目录 前言一、线性层1. 什么是线性层2. 通俗解释3. 示例 二、前向传播1. 什么是前向传播2. 通俗解释3. 示例 三、后向传播1. 什么是后向传播2. 通俗解释3. 具体步骤 四、示例五、在 PyTorch 中的后向传播 前言
最近提问里有问到一些名词线性层、前向传播、后向传播。这些实际是神经网络的一些基础概念我们可以先通过通俗易懂的方式简单了解下它们 一、线性层
1. 什么是线性层
线性层Linear Layer是神经网络中的一种基本层也称为全连接层Fully Connected Layer。它的工作方式类似于简单的线性方程y Wx b其中 W 是权重矩阵x 是输入b 是偏置项y 是输出。线性层的主要任务是将输入的数据通过权重和偏置进行线性变换从而生成输出。
2. 通俗解释
想象你是一家餐馆的老板你要根据顾客的点餐数量来计算总价
x 是顾客点的每种菜的数量。W 是每种菜的单价。b 是固定的服务费。
你通过这个公式计算出顾客需要支付的总价这就相当于线性层的作用。
3. 示例
假设一个线性层输入是3维的输出是2维的可以理解为
输入是一个包含3个数的列表比如顾客点了3种菜的数量。线性层把这3个数转换成另一个包含2个数的列表比如总价和服务费。
二、前向传播
1. 什么是前向传播
前向传播Forward Propagation是神经网络计算输出的过程。它从输入层开始通过各个隐藏层最后到达输出层每一层的输出都是下一层的输入。这个过程相当于逐层传递和处理信息。
2. 通俗解释
想象你要烤一个蛋糕过程如下
第1步 输入层你有原材料比如面粉、鸡蛋、糖。 第2步 隐藏层你按照步骤混合材料、搅拌、烘烤。 第3步 输出层你得到一个蛋糕。
前向传播就像这个烤蛋糕的过程你一步步按照食谱操作最后得到一个结果。
3. 示例
在一个问答模型中前向传播的过程如下
第1步 输入层你输入一个问题和一段包含答案的文本。 第2步 隐藏层模型比如 BERT对这些文本进行处理理解其中的含义。 第3步 输出层模型输出答案的起始位置和结束位置。
三、后向传播
1. 什么是后向传播
后向传播是一种计算梯度的算法用于神经网络的训练过程。它通过计算每个参数对损失函数的影响来更新网络的权重和偏置。具体来说它是通过链式法则来计算损失函数相对于每个参数的梯度然后使用这些梯度来更新参数。
2. 通俗解释
想象你在做一个项目项目结果不理想你想知道是哪个步骤出了问题
1 结果不好损失函数的值大。 2 逐步回溯检查每个步骤找到哪些步骤出了问题计算梯度。 3 修正这些步骤以便下次能做得更好更新权重和偏置。
在这个过程中你在不断调整和优化每个步骤确保最终结果越来越好。
3. 具体步骤
1 计算损失在前向传播结束后计算模型的预测结果与真实结果之间的差异这个差异叫做损失loss。 2 反向计算梯度从输出层开始逐层向回计算每个参数对损失的贡献这个过程称为反向传播。 3 更新参数使用优化算法如梯度下降根据计算出的梯度更新每个参数使得损失逐渐减少。
四、示例
假设我们有一个简单的神经网络来预测房价 前向传播 输入房子的特征面积、房龄等。网络计算出一个预测的房价。 计算损失 将预测的房价与实际房价进行比较计算出差异损失。 后向传播 从输出层开始计算每个参数权重和偏置对损失的贡献。使用这些梯度来调整参数使下次预测更加准确。
五、在 PyTorch 中的后向传播
PyTorch 提供了自动微分的功能通过计算图来支持前向传播和后向传播。
代码示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 假设我们有一个简单的线性模型
model nn.Linear(10, 1) # 输入10维输出1维
criterion nn.MSELoss() # 使用均方误差作为损失函数
optimizer optim.SGD(model.parameters(), lr0.01) # 使用随机梯度下降优化器# 输入和真实输出
inputs torch.randn(5, 10) # 随机生成5个样本每个样本10维
targets torch.randn(5, 1) # 随机生成5个真实输出# 前向传播
outputs model(inputs)
loss criterion(outputs, targets)# 后向传播
loss.backward()# 更新参数
optimizer.step()在这个例子中
前向传播计算模型的预测输出 outputs。计算损失计算预测输出与真实输出之间的损失 loss。后向传播计算损失相对于模型参数的梯度 loss.backward()。更新参数使用优化器根据梯度更新模型参数 optimizer.step()。
通过这些步骤模型的参数会逐渐调整使得预测结果越来越接近真实结果。
希望这个解释能帮助你更好地理解后向传播的概念
