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反向传播最新视觉报道_见解传媒(2024年11月全程跟踪)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

反向传播

有没有觉得神经网络无处不在？它们出现在新闻中，出现在你的手机里，甚至出现在你的社交媒体上。但老实说，我们大多数人都不知道它们究竟是如何工作的。那些花里胡哨的数学和奇怪的术语，比如 “反向传播”？网页链接

最近看到Marques和大疆合作的一个视频，其实这本身也是好事儿，说明我们的产品力强，也要开始反向传播了，结果因为博主在学校区域超速到了 96迈，被喷了。所以说找这种大博主合作得注意些个人风险[吃瓜]

星舰发射塔的“筷子”稳稳抓住了超重型助推器「SpaceX星舰进行第五次试飞」「spacex星舰」「SpaceX成功回收超重助推」NASA爱好者的微博视频

机器学习入门指南：从零开始到实战嘿，想入门机器学习的小伙伴们！这本书《机器学习实战》绝对是你的不二选择。虽然我不打算给你具体的代码，但我会给你一些实用的建议，帮助你更好地理解机器学习。数学基础：线性代数、概率论和统计学 𐟓š 首先，数学基础是关键。线性代数、概率论和统计学是机器学习中常用的数学概念。比如，矩阵乘法、特征向量和特征值这些线性代数的知识，还有假设检验、置信区间和回归分析这些统计学的概念，都是你必须要掌握的。了解这些概念有助于你理解模型背后的原理。统计学：假设检验、置信区间和回归分析 𐟓ˆ 统计学在机器学习中占据重要地位。掌握假设检验、置信区间和回归分析等基本概念，能帮助你理解模型的稳定性和可靠性。这些知识会让你在设计和评估机器学习算法时更加得心应手。线性代数：矩阵运算和特征工程 𐟧䚦œ𚥙襭椹算法都涉及到矩阵运算，因此对线性代数有基本的了解是必要的。矩阵乘法、特征向量和特征值这些概念，都是你在进行特征工程和模型训练时需要用到的。概念性理解：监督学习、无监督学习和强化学习 𐟎†解机器学习的基本概念是基础。你需要了解监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，比如决策树、支持向量机和神经网络的工作原理和适用场景。模型评估和选择：准确率、精确度和召回率 𐟓Š 学习如何评估模型的性能是非常重要的。你需要了解常见的评估指标，如准确率、精确度、召回率和F1分数。同时，了解模型选择的方法，避免过拟合和欠拟合，也是提高模型性能的关键。特征工程：数据预处理和标准化 𐟛 ️ 特征工程是机器学习中非常重要的一环。你需要学习如何对数据进行预处理和特征工程，包括数据的清理、缺失值处理、标准化和归一化等技术。这些步骤能帮助你更好地训练模型。深度学习：神经网络和反向传播 𐟌 深度学习是机器学习的一个重要领域。你需要了解神经网络结构、激活函数和反向传播等基本原理。对常见的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），有一定的了解也是非常重要的。实践项目：理论到实战的转换 𐟚€ 理论学习很重要，但实践项目更是关键。通过参与实际项目，你可以更好地理解如何应用机器学习算法解决实际问题。这样，你不仅能巩固理论知识，还能积累实战经验。持续学习：跟上机器学习的发展 𐟌𑊦œ𚥙襭椹领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。保持对新知识的敏感性，参与社区、博客和研讨会，不断更新自己的知识，是每个机器学习从业者的必备素质。希望这些建议能帮到你，祝你在机器学习的道路上越走越远！𐟚€

「科普中国直播」@科普中国讨论Hopfield网络和反向传播算法在AI中的应用。天津助农的微博视频

大厂在找大博主推广的时候要注意的反而是博主的“个人行为”。 Marques Brownlee，全球粉丝量最多的科技博主，仅在油管就拥有 1960 万粉丝。最近有很多中国科技品牌找它合作，本身也是好事儿，我们的产品力强，也要开始反向传播，向外输出了。幸好Marques 被骂这个视频，理想MEGA 只是作为一个背景墙出现了，视频合作的内容是大疆action5，结果因为博主在学校区域超速到了 96迈，被喷了。结果可想而知，这条内容的注意力全被转移到博主超速上了，对于大疆的传播没有任何正向意义。找大博主合作！寸土寸金，一定要注意防范个人风险！[汗]

用深度学习中的基础算法去计算物流规划问题，比如库位布局对物流搬运流量的影响，简直就是降维打击了[笑cry]，包括①神经网络模型搭建②代价函数激励③反向传播算法训练。

反向传播𐟑‰做到了无止境的自嗨，表达、呈现的东西要么嫌弃的人更嫌弃要么随便看看的人没兴趣。

今日题材跟踪神经网络上市公司整理 1.申昊科技：公司主营业务为生产和销售智能机器人和智能检测及监测控制设备产品。 2、主营业务为环境治理，神经网络方面深水海纳:公司通过自主研发，建立起了以生物化学为基础、以BP(反向传播)神经花肾文路日元网络为手段的精确控制系统模型。 3.泰尔股份：主营业务为高端设备的开发、销售和智慧运维，在神经网络方面公司利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型 4.金自天正:公司主营业务为工业自动化领域的工业计算机控制系统、电气传动系统工业检测及控制仪表等三电产品的研发、生产和销售，神经网络方面有一定的技术实践。 5.宏达新材:公司主营业务为高温硅橡胶材料，神经网络方面公司的量子随机数发生器产品对于神经网络的计算有着重要的应用价值。消息面上2024年的诺贝尔物理学奖授予了两位科学家，表彰他们在神经网络方面的发现和发明。「股票超话」

LLM模型背后的数学原理大揭秘 𐟓š LLM（大型语言模型）的数学原理主要涉及以下几个方面：概率论和统计学 𐟓Š 语言模型：LLM的核心是一个基于概率论的语言模型，用于估计在给定上下文的情况下，下一个词出现的概率。这种概率估计通常使用条件概率公式表示，即P(下一个词 | 上文)。神经网络训练：LLM的训练过程是通过调整模型参数，使得模型在训练数据上的预测概率分布尽可能接近真实概率分布。这涉及到最大似然估计、损失函数（如交叉熵）等统计学概念。词嵌入：LLM通常使用词嵌入（word embeddings）将单词表示为向量，使得语义相似的单词在向量空间中距离更近。词嵌入的训练方法通常基于统计学中的分布式假设（distributional hypothesis）。线性代数 𐟧Ÿ驘𕨿算：LLM中的模型参数通常以矩阵的形式存储，模型的计算过程涉及大量的矩阵运算，如矩阵乘法、转置、求逆等。向量空间：词嵌入将单词表示为向量，这些向量存在于高维向量空间中。LLM的计算过程可以看作是在这个向量空间中进行的线性变换和非线性激活。微积分 𐟎“ 梯度下降：LLM的训练过程通常采用梯度下降算法，通过计算损失函数对模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，以最小化损失函数。反向传播：反向传播算法是计算梯度的一种高效方法，它利用链式法则，从输出层开始逐层向输入层传播误差信号，从而计算每个参数的梯度。信息论 𐟓ˆ 熵与互信息：熵用于衡量信息的不确定性，互信息用于衡量两个随机变量之间的相关性。在LLM中，熵和互信息可以用于评估模型生成文本的质量和多样性。 Transformer架构 𐟤– 自注意力机制：Transformer架构的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，对不同位置的元素赋予不同的权重，从而更好地捕捉上下文信息。多头注意力：多头注意力机制是自注意力机制的扩展，它通过并行计算多个自注意力，然后将结果合并，从而提高模型的表达能力。这些数学原理共同支撑着LLM模型的强大功能，使其能够理解和生成自然语言文本。

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