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（十二）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--反向传播算法

反向传播算法

  前面我们介绍了的模型，整个处理的基本流程都是定义模型，读入数据，给出损失函数ff，通过梯度下降法更新参数。PyTorch 提供了非常简单的自动求导帮助我们求解导数，对于比较简单的模型，我们也能手动求出参数的梯度，但是对于非常复杂的模型，比如一个 100 层的网络，我们如何能够有效地手动求出这个梯度呢？这里就需要引入反向传播算法，自动求导本质是就是一个反向传播算法。

反向传播算法是一个有效地求解梯度的算法，本质上其实就是一个链式求导法则的应用，然而这个如此简单而且显而易见的方法却是在 Roseblatt 提出感知机算法后将近 30 年才被发明和普及的，对此 Bengio 这样说道：“很多看似显而易见的想法只有在事后才变得的显而易见。”

下面我们就来详细将一讲什么是反向传播算法。

链式法则

（十二）pytorch学习笔记---内容为学习资源摘录整合の梯度下降方法--反向传播算法_第1张图片

通过链式法则我们知道如果我们需要对其中的元素求导，那么我们可以一层一层求导然后将结果乘起来，这就是链式法则的核心，也是反向传播算法的核心，更多关于链式法则的算法，可以访问这个文档

反向传播算法

     了解了链式法则，我们就可以开始介绍反向传播算法了，本质上反向传播算法只是链式法则的一个应用。我们还是使用之前那个相同的例子，通过计算图可以将这个计算过程表达出来

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