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。 0.73是最终输出，1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 ...

一元函数的导数 对于函数\(y=f(x)\)，导数可记做\(f'(x_0)\)、\(y'|x=x_0\)或\(\frac{dy}{dx}|x=x_0 \)。定义如下： \[f'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x ...

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 ...

[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 ...

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 写得非常好，适合入门！ 神经元 神经元和感知器本质上是一样的，只不过我们说感知器的时候，它的激活函数是阶跃函数；而当我们说神经元时，激活函数往往选择为sigmoid函数或tanh函数。如下图 ...

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 ...

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 ...

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 ...