卷积神经网络中卷积核权值是怎么计算梯度的？希望详细一点，知道链式法则，可是反向传播到了卷积操作这里，卷积操作后得到矩阵怎么对卷积核里的各权值求导有点迷糊？望大神不吝赐教~！
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- 2022-12-07 12:00回答 1 已采纳 可以参考下ChatGPT的答案：Transformer开始计算损失更新权值的环节是在完成训练之后，利用反向传播算法（Backpropagation）计算梯度，再根据梯度来更新权值参数。
- 2018-10-20 10:00回答 2 已采纳 解决了。。。。。。。
- 2023-03-26 21:49回答 1 已采纳 参考GPT和自己的思路：在构建哈夫曼树时，新节点应该是指针类型而不是对象类型，因为在对原有的节点进行操作时，可能会出现指向已经弹出队列的对象，从而导致结果错误的情况。因此，在构建新节点时应该使用指针类
- 2022-08-27 00:18阳阳2013哈哈的博客 假设输出层每个像素只与输入图片上F*F的一个小方块有连接，也就是说输出层的这个像素值，只是通过原图的这个F*F的小方形中的像素值计算而来，那么对于输出层的每个像素，需要的参数个数就从原来的W*H减小到了F*F。...
- 2019-10-04 20:43回答 2 已采纳 试着把X和Y定义placeholder时的维度，由batch_size换成None. 因为你这样是固定了传入的数据集大小，在测试集时的维度是10000个，而不是batch-size个
- 2021-06-01 07:28回答 3 已采纳 各名次权值由用户指定的意思是，取前5还是取前三的方案，还是其他方案由你自己定，第一名是5分，还是7分或者其他分值都由你自己定。
- 2017-12-08 01:28回答 4 已采纳 1.这个是可以正常用邻接表存的2.你也可以用边集数组直接存边
- 2023-10-25 20:42dvlinker的博客 深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
- 2017-05-13 06:09回答 2 已采纳 类别为0的权重1，类别为1的权重是0
- 2022-07-14 20:57回答 2 已采纳 拉到底，有以BP神经网络为列的图文教程?%ra=linkhttp://t.csdn.cn/g2JKZ
- 2015-01-23 12:37回答 2 已采纳 我也不是太懂，主要看一下斯坦福公开课的第二课吧 [](http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic_in_machi
- 2020-12-01 07:55weixin_39932939的博客 0.学习路径示意图 Hello，各位小伙伴大家晚上好呀，你们期待已久的CNN卷积神经网络原理篇要来咯。上期我们讲到神经网络已经逐步成为人类智能生活的璀璨明珠，并介绍了BP神经网络的整个训练过程，整个流程紧凑而又...
- 2015-11-12 14:11回答 1 已采纳 NaN一般是数据上溢或者下溢了。检查下你的程序，数据类型。
- 2022-09-07 00:52本初-ben的博客 卷积神经网络是多层感知机(MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的...
- 2022-04-12 13:27新四石路打卤面的博客 深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
- 2022-02-14 11:11人工智能技术与咨询的博客 然而,由于深度卷积神经网络普遍规模庞大、计算度复杂,限制了其在实时要求高和资源受限环境下的应用.对卷积神经网络的结构进行优化以压缩并加速现有网络有助于深度学习在更大范围的推广应用,目前已成为深度学习社区的...
- 2022-08-26 16:55快乐的小蓝猫的博客 在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞...
- 2022-08-30 15:35快乐的小肥熊的博客 卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparseconnection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。表征函数f与经过翻转和平移...
- 2018-09-19 10:16呆呆的猫的博客 海量的有标记的训练数据，也就是李飞飞团队提供的大规模有标记的数据集ImageNet计算机硬件的支持，尤其是GPU的出现，为复杂的计算提供了强大的支持算法的改进，包括网络结构加深、数据增强（数据扩充）、ReLU、...
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