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CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

计算图

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结_第1张图片

反向传播

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   同理对于x与z来说同样使用链式法则就可以求出所需要的导数，这就是反向传播求导的由来，这里的倒数就是调整ω参数的缘由。

求导在神经元中的显示

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  这里就完全展示了通过其中神经元f函数后反向求导时的过程，另外在加入了非线性函数后一样可以通过这里的导数来求解。

另一个复杂一点的例子(BackPropagation)

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第二步
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一直持续这个过程直到节点位置
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+（加法）节点将梯度分开且并不改变梯度大小
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最终计算到最后的节点梯度

sigmoid函数

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这里的额反向传播过程和上面的一样，将其中几个节点计算过程合并，其实就是sigmoid函数的反向传播过程即加入非线性函数。

Backward flow的gate的作用

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这里可以看到
ADD gate仅仅起到的是梯度的分散作用
MAX gate可以起到梯度的引导作用
MUL gate可以起到梯度相乘选择的作用

这里是向量的矩阵表示

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其中的Jacobian矩阵为下列矩阵
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根据Jacobian矩阵的矩阵表示可以看出Jacobian矩阵的维度如下所示
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in practice we process an entire minibatch (e.g. 100) of examples at one time
i.e. Jacobian would technically be a [409,600 x 409,600] matrix

梯度的矩阵求法

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由图片可知基本和元素的反向传播没有区别，只是加入了矩阵运算

编程实现反向传播的API

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其中定义forward块与backward块即可。

  • 以一个Multiple gate为例子：
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    首先定义前向传播过程（这个是比较好定义的）
    CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结_第16张图片
    再通过求导之后可以得到反向传播的过程

Neural Network

除去神经元表示法的矩阵表示
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利用20行代码表示2层的神经网络
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一些激活函数

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结_第19张图片

The End

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         　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。      &nb
  • Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
    maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。   maven pom:   <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
  • Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer sparkcachecpu任务调度yarn
    随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。   由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
  • css3滤镜 wangkeheng htmlcss
    经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他