原文:链式法则玩转反向传播

神经网络的反向传播到底是个什么样的过程 今天就用链式求导揭开这个黑盒子。 这对于理解和设计神经网络很有帮助。 我们使用一个简单的逻辑回归的例子 这里绿色是前向计算,褐红色是反向传播。 . 是最终输出, 是误差。 可以看到整个计算流程就是上面那个逻辑回归表达式。 好了,误差有了,开始反向传播吧 很简单,就是拿误差乘以导数 error ,它是经过 x计算得到的误差,导数f x ,反向传递 X . . ...

2019-03-04 18:13 0 1302 推荐指数:

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多元函数链式法则反向传播算法的实例推演

  反向传播算法基于多元函数链式法则,以下记录多元函数链式法则的证明与反向传播算法的实例推演。 多元复合函数的求导法则(多元链式法则) 定义   如果函数$u=\varphi(t)$及$v=\psi(t)$都在点$t$可导,函数$z = f(u,v)$在对应点$(u,v)$具有连续偏导数 ...

Sun Jun 07 01:19:00 CST 2020 0 1021
什么是链式法则

[学习笔记] 链式法则是微积分中复合函数的求导法则。 复合函数,是指一个函数作为另一个函数的自变量。 如f(x)=3x,g(z)=z+3,g(f(x))就是一个复合函数,并且g(f(x))=f(x)+3=3x+3链式法则(chain rule): 若m(x)=f(g(x)),则m'(x)=f ...

Tue Sep 10 18:12:00 CST 2019 0 1274
概率论的链式法则

2个事件同时发生的概率: P(a, b) = P(a | b) * P(b) 其中:P(a, b)表示 a和b事件同时发生的概率, P(a | b)是一个条件概率,表示在b事件发生的条件下,a发生的概率 3个事件的概率链式调用: P(a, b, c) = P(a | b, c ...

Wed Jun 13 02:42:00 CST 2018 0 1949
条件概率和链式法则

1.条件概率   给定其他事件发生时出现的概率   公式        链式法则:      2.相互独立的(independent):   两个随机变量 x 和 y,如果它们的概率分布可以表示成两个因子的乘积形式,并且一个因子只包含 x 另一个因子只包含 y称这两个随机变量是相互 ...

Fri Nov 23 01:01:00 CST 2018 0 1802
12.链式法则

1:链式法则:用于对权值参数的优化 (1)链式法则的求导过程 (2)在pytorch中验证链式法则 ...

Mon Jul 26 18:59:00 CST 2021 0 144
04 解链式法则和乘积法则

视频地址:https://www.bilibili.com/video/av10435213/ 我们现在上一章节中,学习了幂次函数求导法和正弦函数求导。并且使用图像法更加直观的理解了这些运算过程。 ...

Tue Jan 02 02:29:00 CST 2018 0 1053
链式法则和高阶函数求导

链式法则求导也就是我们熟悉的符合函数求导。设置U 来进行求导。 比较简单,这里忽略了设置U,知识在心中想象一下罢了。 高阶函数求导。 就像这样就是二阶导数。继续进行求导 U。。。= -cos 。当阶数比较高的时候用 点 来表示阶数 就有点草单了。这时候我们用 U ...

Fri Jan 13 22:01:00 CST 2017 0 3268
 
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