愚昧之山绝望之谷开悟之坡
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4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播

梯度更新，简单模型，解析式做
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第1张图片
复杂模型
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第2张图片
通过计算图图的方式，方向传播求出来
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两层线性网络存在的问题，多少层叠加最好都是线性层，叠加就没意义了
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张量的每个值增加一个非线性函数
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链式求导法则
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链式求导法则，矩形框里面的局部梯度导数，正向求损失的时候梯度就提前算好了，提前把梯度存储好了，pytorch存到变量里面
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前馈和反馈
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最简单的线性模型
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4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第10张图片
张量，参数数据w和梯度，构建模型，本质上就是在构建计算图4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第11张图片
pytorch的定义
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第12张图片
人》计算机》语言》图
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第13张图片
代码，前馈和反馈，张量是有函数的，张量也有参数，转换成标量，张量操作是在构建计算图，占内存
可以额外手动配置清零，有些时候需要累加是不需要清零的
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第14张图片
W的梯度要清零，昨晚更新导数还在，如果不清，下次会把上次的结果做累加
4-《PyTorch深度学习实践》-反向传播_第15张图片
计算图
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反向
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