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我有以下代码：class myLSTM（nn.Module）：def __init __（self，input_size，output_size，hidden_ size，num_layers）：super（myLSTM，self）.__ init __（）self.input_size = input_size + 1 ...

deep-learning lstm pytorch backpropagation

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了解何时在Pytorch中使用python列表

基本上这个线程在这里讨论，你不能使用python list来包装你的子模块（例如你的图层）;否则，Pytorch不会更新子模块的参数......

deep-learning pytorch backpropagation

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使用代码输入反向传播的数据

我正在学习构建神经网络，我在github上遇到了这个代码，https：//github.com/PavelJunek/back-propagation-java需要使用训练集和验证集但是......

java github neural-network backpropagation feed-forward

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在Pytorch中通过时间截断反向传播（BPTT）

在pytorch中，我通过启动反向传播（通过时间）训练RNN / GRU / LSTM网络：loss.backward（）当序列很长时，我想通过时间进行截断反向传播...

pytorch backpropagation truncated

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我可以在每次训练迭代中求和渐变吗？

我需要在每次迭代中求和渐变，然后将这些渐变转移到另一个过程以重现学习的网络。关键代码如下所示。方法1：类Net（nn.Module）：...

neural-network gradient pytorch reinforcement-learning backpropagation

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反向传播和前馈神经网络有什么区别？

反向传播和前馈神经网络有什么区别？通过谷歌搜索和阅读，我发现在前馈中只有前进方向，但在反向传播时...

machine-learning neural-network classification backpropagation

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Pytorch - 为什么预先分配内存导致“试图第二次向后通过图表”

假设我有一个简单的单隐藏层网络，我正在以典型的方式训练：对于x，y在trainData：optimizer.zero_grad（）out = self（x）loss = self.lossfn（out，y）。 ..

pytorch backpropagation tensor autograd autodiff

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PyTorch权重和输出没有变化

我真的很享受使用PyTorch进行分类和回归。我有一个有趣的新问题要解决，我无法弄清楚解决方案，我觉得我真的很亲密。我的问题：我......

python machine-learning deep-learning pytorch backpropagation

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丢失像素

在反向传播期间，这些情况会产生不同的影响： - 总结所有像素的损失然后反向传播。所有像素的平均损失然后反向传播反向传播所有...

deep-learning computer-vision pytorch backpropagation gradient-descent

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ReLU衍生物在反向传播中

我是关于在使用ReLU的神经网络上进行反向传播。在我之前的一个项目中，我是在一个使用Sigmoid激活功能的网络上完成的，但现在我有点困惑，......

neural-network backpropagation sigmoid

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理解神经网络反向传播

更新：更好地解决问题。我试图以XOR神经网络为例来理解反向传播算法。对于这种情况，有2个输入神经元+ 1个偏差，2 ...

computer-science machine-learning neural-network backpropagation

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什么是反向传播？

你能否将“反向传播”分解成最简单的形式？我对数学很满意，但我只想弄清楚这个术语。我正在读这篇文章：神经系统的大部分完整图表......

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