神經網絡的反向傳播到底是個什么樣的過程？今天就用鏈式求導揭開這個黑盒子。 這對於理解和設計神經網絡很有幫助。 我們使用一個簡單的邏輯回歸的例子 這里綠色是前向計算，褐紅色是反向傳播。 0.73是最終輸出，1是誤差。 可以看到整個計算流程就是上面那個邏輯回歸表達式。 好了 ...

一元函數的導數 對於函數\(y=f(x)\)，導數可記做\(f'(x_0)\)、\(y'|x=x_0\)或\(\frac{dy}{dx}|x=x_0 \)。定義如下： \[f'(x_0) = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x ...

鏈式法則求導也就是我們熟悉的符合函數求導。設置U 來進行求導。 比較簡單，這里忽略了設置U，知識在心中想象一下罷了。 高階函數求導。 就像這樣就是二階導數。繼續進行求導 U。。。= -cos 。當階數比較高的時候用 點 來表示階數 就有點草單了。這時候我們用 U ...

[學習筆記] 鏈式法則是微積分中復合函數的求導法則。 復合函數，是指一個函數作為另一個函數的自變量。 如f(x)=3x，g(z)=z+3，g(f(x))就是一個復合函數，並且g(f(x))=f(x)+3=3x+3鏈式法則(chain rule)： 若m(x)=f(g(x))，則m'(x)=f ...

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 寫得非常好，適合入門！ 神經元 神經元和感知器本質上是一樣的，只不過我們說感知器的時候，它的激活函數是階躍函數；而當我們說神經元時，激活函數往往選擇為sigmoid函數或tanh函數。如下圖 ...

2個事件同時發生的概率： P(a, b) = P(a | b) * P(b) 其中：P(a, b)表示 a和b事件同時發生的概率， P(a | b)是一個條件概率，表示在b事件發生的條件下，a發生的概率 3個事件的概率鏈式調用： P(a, b, c) = P(a | b, c ...

1.條件概率 　　給定其他事件發生時出現的概率 　　公式 　　　　 　　鏈式法則： 　　　　 2.相互獨立的（independent）： 　　兩個隨機變量 x 和 y，如果它們的概率分布可以表示成兩個因子的乘積形式，並且一個因子只包含 x 另一個因子只包含 y稱這兩個隨機變量是相互 ...

1：鏈式法則：用於對權值參數的優化 （1）鏈式法則的求導過程 （2）在pytorch中驗證鏈式法則 ...