神经网络基础-神经网络补充概念-06-计算图

概念

“计算图”（Computational Graph）是一种用于表示数学表达式计算过程的图结构，广泛用于深度学习和自动微分等领域。计算图将复杂的数学表达式分解为一系列简单的计算节点，这些节点之间通过边连接，形成了一个有向无环图。

例子

在计算图中，节点表示变量、操作或函数，边表示数据流向。计算图的构建和执行过程可以帮助我们更好地理解复杂的计算过程，并且可以支持自动微分，用于计算函数的导数。

以下是一个简单的计算图示例，用于计算表达式 f(x) = (x + 2) * (x - 3)：

    x         2
     \       /
      Add   Multiply
       \     /
        Sub
         |
         3

优势

在这个计算图中，“x” 是输入变量，“Add” 表示加法操作，“Sub” 表示减法操作，“Multiply” 表示乘法操作。节点之间的边表示数据的流向。例如，首先将 “x” 与 “2” 相加，然后将结果与 “x” 减去 “3” 的结果相乘，最终得到输出。

计算图的优势在于它可以有效地跟踪复杂函数的计算过程，并且可以通过反向传播（Backpropagation）来高效地计算函数的导数。在深度学习中，神经网络的前向传播和反向传播过程就是基于计算图来实现的，这使得参数更新和模型训练变得更加方便和高效。