传播专题

用einsum实现MultiHeadAttention前向传播

einsum教程网站Einstein Summation in Numpy | Olexa Bilaniuk's IFT6266H16 Course Blog 编写训练模型 import tensorflow as tfclass Model(tf.keras.Model):def __init__(self, num_heads, model_dim):super().__init__

Spring事务和事务传播机制（下）

我们上一篇文章学习了 @Transactional 的基本使用。接下来我们学习 @Transactional 注解的使用细节。 @Transactional 注解当中有下面三个常见属性： 1、rollbackFor：异常回滚属性。指定能够触发事务回滚的异常类型。可以指定多个异常类型 2、IsoIation：事务的隔离级别。默认值为 IsoIation.DEFAULT。 3、pr

Spring框架七、Spring Transactional传播特性

一、事务的传播特性事务的传播特性指的是当一个事务方法被另一个事务方法调用时，这个事务方法应该如何进行？ spring的事务传播行为一共有7种：二、测试事务的传播特性 1、环境准备 application_context.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframewo

四层神经网络，反向传播计算过程；四层神经网络中：y的函数公式是什么

目录四层神经网络，反向传播计算过程网络结构前向传播损失函数反向传播 1. 计算输出层到隐藏层 2 的梯度 2. 计算隐藏层 2 到隐藏层 1 的梯度 3. 计算输入层到隐藏层 1 的梯度梯度下降更新四层神经网络，反向传播计算过程在四层神经网络中，使用均方差损失函数进行反向传播计算是一个常见的训练过程。这里我们简单举例说明这个过程。网络结构假

[pytorch] --- pytorch基础之损失函数与反向传播

1 损失函数 1.1 Loss Function的作用每次训练神经网络的时候都会有一个目标，也会有一个输出。目标和输出之间的误差，就是用Loss Function来衡量的。所以Loss误差是越小越好的。此外，我们可以根据误差Loss，指导输出output接近目标target。即我们可以以Loss为依据，不断训练神经网络，优化神经网络中各个模块，从而优化output 。 Loss Funct

开放题：如何利用深度学习来重参数化 K-means 聚类，这样的思路要做出效果，它的前向传播、反向传播以及优化目标最好是什么样的？

🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 传统的 K-means 算法直接处理数据点与聚类中心。重参数化技术的核心在于利用神经网络来学习一个从输入空间映射到聚类分配的转换函数。深度学习重参数化 K-means 聚类的核心思想在于，将传统 K-means 算法中的硬分配机制转化为可微分的软分配，进而利用神经网络学习并优化特征表示。此方法巧妙融合了

GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】

GNN-2008：Original GNN【消息传递（前向传播）：聚合函数+更新函数+输出函数】【核心：不动点理论】【梯度优化：用Almeida-Pineda算法，而不是用BPTT(反向传播)算法】《原始论文：A new model for learning in graph domains-2005》《原始论文：The Graph Neural Network Model-2008》一

BP神经网络学习内容分享：前向传播与后向传播

在深度学习和神经网络领域，BP（Backpropagation，反向传播）神经网络是一种非常基础且广泛应用的网络结构。它通过前向传播进行预测，并通过反向传播算法调整网络权重以优化预测结果。本文将详细介绍BP神经网络的前向传播和反向传播过程，并展示一个简单的BP神经网络实现。一、前向传播过程 1.基本概念前向传播是神经网络中信息从输入层经过隐藏

小白零基础学数学建模应用系列(六）：基于数学建模的疟疾传播与控制研究

本篇文章为深度研究内容，实际给大家展示数学建模在医学中，生活中的应用。数学建模是一门很严谨的学科，大家通过本篇文章可以学习下相关背景即可，当然我在文末配了参考代码供大家学习。无论在数学建模竞赛中，还是在做科研，数学建模都会对大家有着非常大的帮助。当然，不用完全看懂本篇文章。 CSDN/B站/知乎：川川菜鸟书籍推荐：https://item.m.jd.com/product/100994

贝叶斯神经网络的前向传播过程中，噪声参数和其他参数考虑 bayesian neural network

在贝叶斯神经网络的前向传播过程中，噪声参数在贝叶斯神经网络（BNN）中，噪声模拟是量化预测不确定性的关键部分。噪声参数通常用于表示模型的观测不确定性，即数据本身的内在变异性。以下是一些在BNN中常用的噪声模拟方法：高斯噪声：在许多情况下，观测数据被假设为遵循高斯分布，即正态分布。这种方法在BNN中非常常见，因为它的数学性质使得推断过程相对简单。 Gamma分布：Gamma分布用于模拟噪

深度学习100问26:什么是基于时间的反向传播

嘿，基于时间的反向传播（BPTT）就像是一个神奇的时光旅行者。一、定义及原理想象一下，循环神经网络（RNN）就像是一个在时间长河中探险的小精灵。而 BPTT 呢，就是小精灵的魔法导航仪。当小精灵在处理序列数据的时候，比如一段故事或者一首歌曲，BPTT 就把整个序列看成一条长长的时光隧道。从最后一个时间点开始，就像小精灵在时光隧道的尽头回头看，然后一步一步地往回走，看看每个时间点上自己做

高级java每日一道面试题-2024年8月31日-框架篇[Spring篇]-你对Spring事务传播机制了解多少?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官: 你对Spring事务传播机制了解多少? 我回答: 在Java的Spring框架中，事务管理是一个非常重要的特性，它帮助开发者以声明式或编程式的方式控制事务的边界、传播行为、隔离级别、超时设置和回滚规则等。事务的传播机制是事务管理中的一个核心概念，它定义了事务方法在被另一个事务方法调用时，应该如何处理事务的边界。 Spring支持以下七种事务传播机

darknet/YOLOV4 预训练时冻结参数，停止反向传播

目录 1.首先获取预训练模型 2.修改cfg文件 3.训练平时我们在训练模型时，会利用预训练模型做迁移学习，但是有时候我们想前面的几层直接复用预训练模型的参数，然后只训练后面的几个网络层，这时候需要冻结前面几层的参数，停止反向传播。 1.首先获取预训练模型 darknet partial cfg/cspdarknet53.cfg cspdarknet53.weights cspd

JavaScript初级——事件传播

1、事件的传播关于事件的传播网景公司和微软公司有不同的理解：微软公司认为事件应该是由内向外传播，也就是当事件触发时，应该先触发当前元素上的事件，然后再向当前元素的祖先元素上传播，也就说事件应该在冒泡阶段执行。网景公司认为事件应该是由外向内传播的，也就是当前事件触发时，应该先触发当前元素的最外层的祖先元素的事

聊聊Netty异常传播链与最佳实践

写在文章开头 Netty通过责任链的思想解耦了各个业务的处理逻辑，是的用户可以非常方便的根据不同的生命周期进行相应的业务处理。而本文将针对Netty中的异常和异常传播过程进行分析，并给出最佳的处理技巧，希望对你有帮助。 Hi，我是 sharkChili ，是个不断在硬核技术上作死的 java coder ，是 CSDN的博客专家，也是开源项目 Java Guide 的维护者之一，熟悉 J

谷粒商城实战笔记-284-商城业务-分布式事务-本地事务隔离级别传播行为等复习

文章目录一，ACID原则1. 原子性 (Atomicity)2. 一致性 (Consistency)3. 隔离性 (Isolation)4. 持久性 (Durability) 二，隔离级别1，简介2，举例说明2.1 读未提交 (Read Uncommitted)2.2 读已提交 (Read Committed)2.3 可重复读 (Repeatable Read)2.4 序列化 (Seria

复现反向传播BP算法：手动实现与Sklearn MLP对比分析【复现】

完整代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfr

AI学习记录 - 模型训练中怎么反向传播以及学习率的影响

画图不易，有用点赞解释反向传播中具体的运行假设我们有个简易的神经元连接，如下目的是求解绿色w = 5 权重对结果 60的影响程度，因为我们得知道绿色w = 5 对结果的影响程度和影响方向，才好将绿色w = 5 是增大还是缩小，增大多少或者减少多少。我们知道神经元其实y = w * x + b，多层之后，如图所示根据模型直接得出的结果是 60，但是假设真实值是 90

【CVPR‘24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！

【CVPR'24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！摘要介绍方法1. 总体架构2. 双边传播模块（Bilateral Propagation Module）深度参数化参数生成先验编码 3. 多模态融合（Multi-modal Fusion）4. 深度细化（Depth Refinement）5. 损失函数结果与分析结论论文地址：https://arxiv.

事务的7种传播行为及事务运行时异常与非运行时异常

事务7种传播行为 Spring 中可以用（propagation：n.传播，宣传，培养）关键字来指定事务的传播行为，spring定义了七种事务传播行为，分别是： REQUIRED：（常用于增加、删除、修改操作）如果当前存在事务，则加入该事务，否则新建一个事务。这是最常见的传播行为，也是默认的传播行为。 SUPPORTS：（常用于查询操作）支持当前事务，如果当前不存在事务，则以非事

第四章梯度下降反向传播

第一章深度学习和神经网络第二章 Pytorch安装第三章 PyTorch的使用第四章梯度下降什么是梯度下降？偏导的计算反向传播算法计算图和反向传播神经网络中的反向传播神经网络的示意图神经网络的计算图什么是梯度下降？梯度是一个向量，学习的前进方向（变化最快的方向），简单理解就是一个导数，只不过这个导数对于二维的、一元的情况来讲它就是导数，对于多

最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果

事务传播级别的相关内容

事务传播级别事务传播级别是管理事务行为的一个重要概念，特别是在嵌套事务的场景中。在Java中，Spring框架提供了多种事务传播级别，用来控制当一个事务方法被另一个事务方法调用时，事务的行为。 1. PROPAGATION_REQUIRED 这是默认的传播级别。如果当前已经有一个事务在运行，那么被调用的方法将加入到这个现有的事务中。如果当前没有事务，那么一个新的事务将被创建。用例：适

Spring中事务传播机制

Spring事务传播机制是指在一个事务方法调用另一个事务方法时，Spring如何管理这些方法之间的事务边界。Spring在TransactionDefinition接口中定义了七种事务传播行为，以满足不同的业务需求。以下是对这七种传播机制的详细解释及举例说明： 1. REQUIRED（默认）描述：如果当前存在事务，则加入该事务；如果当前没有事务，则创建一个新的事务。适用场景：大多数情况下使用

Spring框架下的事务及其传播行为

目录一、事务的特性（ACID）：二、事务在并发情况下会带来一定的数据问题：三、事务四种隔离级别：设置隔离级别sql语句：四、Spring框架下事务的传播行为：五、事务不生效的情况事务指的是：数据库管理系统在执行过程中的一个逻辑单位。是由有限个操作序列组成。一、事务的特性（ACID）：原子性：要不全部提交，要不提交。一致性：事务执行必须是数据库从

PSMNet:Pyramid Stereo Matching Network学习测试笔记04-特征提取部分前向传播

写在前面的话： 2019年9月21日18:56:48好久没回来更新博客了。因为在实习中，实习的新问题一大堆，并且实习的工作内容整理了也是发在公司内网wiki，外面是不可能发的（专业，有节操）。周末再做做毕业论文相关的工作。写在前面的话2： 2019年09月28日18:02:55补充说明：CSDN博客发布版权更新，如果您看了博客并且用到PSMNet相关东西，请注明引用原作者的文章： @inpr