forward函数通常定义在自定义的class model中(继承自nn.Module类),并且由框架内部自动调用。forward函数的参数通常包含以下部分: self:第一个参数默认为self,表示类的实例本身,它是一个必要参数,用于访问类的成员变量和方法。 输入数据:神经网络的输入数据,通常是一个Tensor(张量)或一组Tensor。 通常,前向传播流程是...
通常，forward函数接收以下参数：1. 输入数据，是前向传播过程的起点。2. 模型状态参数，如权重和偏置，可能作为隐藏参数传递。3. 其他可选参数，如隐藏层激活函数等。在模型实例化后，通过调用model.forward(input_data)执行前向传播。PyTorch中，一个简单神经网络及前向传播如下：实例化模型，传入输入数...
反向传播算法bp | 反向传播算法(Back propagation)是一种用于训练人工神经网络的常用方法。它通过计算神经网络中每个参数对误差的贡献,从而更新参数以最小化误差。 反向传播算法bp 通常用于训练多层前馈神经网络(Multilayer Feedforward Neural Networks),也称为深度神经网络(Deep Neural Networks)。