链式法则

神经网络反向传播算法实现简单的手写体识别

它通过递归地应用链式法则来计算表达式的梯度。理解这个过程及其细节是理解，有效开发，设计及调试神经网络的关键。
Acapella_Zhang·2019-02-18 21:45

cs231n 学习笔记（4）- 反向传播

1.Introduction本节主要介绍反向传播的直观理解：使用链式法则进行递归求导的梯度计算方式。给定一个函数，其中是输入变量，我们要计算函数关于的梯度，即：。可以是损失函数。
RaymondLove~·2019-02-17 15:18

pytorch学习笔记(反向传播)

链式法则考虑一个简单的函数,比如,我们可以直接求出这个函数的微分,但是这里我们要使用链式法则,令q=x+y,那么f=qz,对于这两个式子来说,分别求出他们的微分,,,同时q是x和y的求和,所以可以得到,
eilot_c·2019-02-09 00:08

关于神经网络的需要注意的概念总结

一、反向传播：其实反向传播归根结底就是一个每一次训练的动态更新的的过程，其遵循的原理是数学中的求导以及链式法则；理解了反向传播，也就能够理解梯度消失等相关的情况以及概念；如下，我们
宋霖轩·2019-02-09 00:00

单变量微分、导数与链式法则

映射是一种对应关系。函数是一种映射，将变量间的关系形式化为数学描述。令\(y=f(x)\)，即\(y\)是\(x\)的函数，可以是\(y=2x+1\)，也可以是\(y=sin(x)\)。\(x\)的变化将引起\(y\)的变化，\(x\)的变化量\(\trianglex\)导致\(y\)变化\(\triangley\)，当变化量很小（趋近于0）时，为瞬间变化量，记为\(dx\)和\(dy\)，瞬间变
shine-lee·2019-01-26 18:00

【CS231n笔记】--- 神经网络之反向传播

Backpropagation~反向传播一旦知道计算图，就可以用反向传播技术–递归调用链式法则来计算计算图中的每个变量的梯度~~工作机制~分为：一维高维先讲一维对任意一个点，有根据这些结点展开到所有的结点例题先求解函数
PandaDreamer·2019-01-18 21:56

反馈神经网络算法

在具体的误差反馈和权重更新的处理上，不论是全连接层的更新还是卷积层的更新，使用的都是经典的反馈神经网络算法，这种方法较原本较为复杂的、要考虑长期的链式法则转化为只需要考虑前后节点输入和输出误差对权重的影响
qq_34725005·2019-01-17 17:37

国科大2018级信息论考试复习

本次信息论考试本人复习一周左右，考试题目略有难度，不过已足以应对，到目前为止没发现有题目做错，大概将我的复习计划以及考试题目的回忆记录如下：第二章-熵、相对熵、互信息的认识，此章重点关注互信息的链式法则
csdnxxm·2018-12-29 00:00

nlu的一些基础知识

www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html梯度下降和反向传播https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.html梯度下降求偏导反向传播链式法则反向传播
haoningabc·2018-12-18 20:00

神经网络学习引入-反向传播

如果一个运算我们能够使用计算图表式出来，那么我们就能够利用反向传播的方法，即从后往前递归地调用链式法则来计算梯度。
AG9GgG·2018-12-04 16:45

长短时记忆网络（LSTM）

LSTM的引入*虽然RNN的训练过程和多层神经网络差异不大，写程序较简单，但是Rnn的训练是十分困难的，而且很难学到长期依赖，因为当对参数进行求导更新时，式子中会使用链式法则不断乘积和求导，如在对参数w
马飞飞·2018-11-25 00:32

PyTorch基础系列（三）——深入理解autograd：Variable属性方法【最新已经和tensor合并为一类】

计算图可以通过链式法则求导。如果Variable是非标量(non-scalar)的，且requires_grad=True。
Snoopy_Dream·2018-11-14 18:02

cs231n 卷积神经网络与计算机视觉 4 Backpropagation 详解反向传播

反向传播backpropagation是递归（recursive）调用求导链式法则（chainrule）来求导的过程，对他的理解对于神经网络的应用很重要。
duanyajun987·2018-11-09 16:43

cs231n学习笔记 第四课

1.反向传播：核心为链式法则，通过对一系列中间变量进行简单的求导计算来得到整个复杂函数的梯度localgradient*upstreamgradient:对当前节点求导并将其与上游节点导数相乘，逐渐回传
breato·2018-11-04 21:21

caffe源码 链式法则

X2为为中间的层的输入输出数据总体来说有以下关系X1=F（input）X2=F1（X1）output=F2（X2）在训练过程中output其实就是loss层的输出，训练的目的就是为了把loss值降到最低链式法则链式法则
ERKELIU·2018-11-01 09:08

反向传播back propagation：神经网络递推与一般表示的向量形式

可见若进行梯度下降法，需求出w与b对L的导数 一Logistic回归中的导数与backpropagation基本结构 logistic回归的梯度表达式推导与反向传播由于需要求出对w和b的导数，根据导数的链式法则
SethChai·2018-11-01 00:00

2018-10-30

举个一元多层神经网络的例子：yiyuan.png根据链式法则得到求导公式：可见最终算出的权重
化雨润木·2018-10-31 14:29

高数——复合函数链式求导——学习笔记（34）

链式法则是微积分中的求导法则，用以求一个复合函数的导数。所谓的复合函数，是指以一个函数作为另一个函数的自变量。
幸福并感激着·2018-10-22 16:20

Lecture_backpropagation

反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。简单表达式和理解梯度函数关于每个变量的导数指明了整个表达式对于该变量的敏感程度。
SnorlaxSE·2018-10-22 13:54

cs231n Lecture 4 反向传播笔记

内容列表：英文原版链接简介简单表达式和理解梯度复合表达式，链式法则，反向传播直观理解反向传播模块：Sigmoid例子反向传播实践：分段计算回传流中的模式用户向量化操作的梯度小结注：中文翻译出自知乎专栏“
kapoo-pai·2018-10-12 15:04

多分类器softmax——绝对简单易懂的梯度推导

首先说明，求导不只是链式法则这么简单。我们常常不知道需要对谁求导，如何从最后的损失函数一步一步的计算到每一个参数上。
月下花弄影·2018-10-01 12:50

反向传播（CS231n版）

核心概念：计算图的概念反向传播利用了链式求导但是本质不完全是链式法则理解概要与其说反向传播算法的本质是链式求导法则，到不如说它的本质是分治的思想在链式求导法则中的应用。
dawningblue·2018-09-29 19:21

信息论——信息熵

Q：熵的链式法则是什么？Q：熵有哪些性质？
sajiahan·2018-09-18 23:58

微分和导数的关系

在初学微分和导数时，虽然感觉概念不复杂，但是我对两者的关系有点模糊，比如以下问题就觉得模棱两可：对于导数链式法则，dydx=dydududxdydx=dydududx，可以理解为约去dudu，所以等式相等
Linux_bin·2018-09-04 16:56

CS231n笔记（4）反向传播

简介反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键（疯狂暗示）。
Geek_of_csdn·2018-09-02 22:26

tensorFlow使用的求导方法原理

最基本的原理就是链式法则，关键思想是在基本操作（op）的水平上应用符号求导，并保持中间结果（grad）。
丿回到火星去·2018-08-02 17:36

使用pytorch内置的自动求导写的BP算法

神经网络中链式法则太多以后就会晕。。我的Z8300寨版，从win10装了LUBUNTU，但是tf对CPU要求太高，只能装1。5版本的tf，我就放弃了，现在转来学pytor
啊罗罗·2018-07-19 01:53

【让AI飞】概率论索引

Multinoulli分布泊松分布常用的连续分布高斯分布/正态分布NormalDistribution指数分布ExponentialDistributionLaplace分布分布的混合联合概率,边缘概率,条件概率,链式法则和独立性常用的
鹅城惊喜师爷·2018-07-14 21:37

手撕BP-neural-network(第二部)

BP神经网络比较简单,其核心就是链式法则.这里分为两个篇幅去记录"BP神经网络公式推导"和"BP神经网络代码实现"....这里是第二篇!
影醉阏轩窗·2018-07-06 17:58

CNN中pooling层的反向传播

虽然pooling层没有参数，但为了使用链式法则逐层向前进行梯度的传播，也是需要对pooling层进行求导计算的。  
keep_forward·2018-07-04 22:24

高等数学（下）多元函数微分法及其应用

1.1.1定义2偏导数2.1偏导数的定义2.2偏导数的计算2.3高阶偏导数2.3.1定义2.3.2定理2.4隐函数的求导公式2.4.1公式法2.4.2直接法3全微分3.1计算法4多元复合函数的求导法则4.1链式法则
林夕林夕·2018-07-02 11:47

RNN中的的反向传播推导（通俗版）

反向传播其实就是链式求导法则的重复使用，链式法则其实就是先计算外层函数的导数，再计算内层函数的导数，一直重复。误差反向传播的过程，就是层层求导的过程。
村民的菜篮子·2018-07-01 11:22

梯度消失

梯度消失是传统神经网络训练中非常致命的一个问题，其本质是由于链式法则的乘法特性导致的。
pursuit_zhangyu·2018-06-29 15:26

微分和导数

在初学微分和导数时，虽然感觉概念不复杂，但是我对两者的关系有点模糊，比如以下问题就觉得模棱两可：对于导数链式法则，dydx=dydududxdydx=dydududx，可以理解为约去dudu，所以等式相等
DBBH·2018-06-26 09:44

深度神经网络一览

原因在于两点：(1)在上图中容易看出，当x较大或较小时，导数接近0，而后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当
whytin·2018-06-12 22:35

信息论——熵，散度，Wasserstein distance

H(Y|X)=\sum_{x,y}p(x,y)log\frac{p(x)}{p(x,y)}链式法则：H(X,Y)=H(X)+H(Y|X)=H(Y)+H(X|Y)互信息由链式法则，H(X)-H(X
super_lsl·2018-06-12 17:06

CNN详解——反向传播过程

CNN的反向传播过程，从原理上讲，与普通的反向传播相同（都使用了链式法则），从具体形式上讲，CNN的反向传播公式又比较特殊，这是因为CNN独有的4个特点：局部感知：卷积核和图像卷积时，每次卷积核所覆盖的像素只是一小部分
HappyRocking·2018-05-30 16:23

反向传播算法的公式推导

概念反向传播（BackPropagation,BP）算法是使用梯度下降法相关的算法来优化一个神经网络时计算每一层梯度的方法，主要使用了多元函数的链式法则：已知多元函数u=g(y1,y2,...,ym)u
HappyRocking·2018-05-24 15:00

微积分——自动微分

自动微分则是梯度下降法的核心；梯度下降法用于求损失函数的最优值，前面的文章中我们说过梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭代求得极值；但是在机器学习、深度学习中很多求导往往是很复杂的，手动使用链式法则求导很容易出错
AiFly·2018-05-17 08:00

BP神经网络小结

由于求导、链式法则的应用都是Element-Wise的，所以求导推导过程基本一样。不
gadwgdsk·2018-05-13 17:17

机器学习必备数学知识

一、入门基础1.微积分（求导，极限，极值）例如传统的BP神经网络的训练算法实际上是基于复合函数求导的链式法则，又比如目前多数的监督学习训练算法都基于极大似然估计，而极大似然估计的求解往往涉及求导，求极值的内容
zhaocen_1230·2018-05-09 08:52

深度学习面试问题总结

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）BP，Back-propagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。
Liubinxiao·2018-05-01 23:56

收藏！机器学习与深度学习面试问题总结.....

第一部分：深度学习下载PDF版请点击阅读原文1、神经网络基础问题（1）BP，Back-propagation（要能推倒）后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导
机器学习算法与Python学习·2018-05-01 00:00

bp反向传播公式推导

反向传播公式，主要是链式法则，找了几篇博客，详细推导过程和示例计算都有。
Snail_Moved_Slowly·2018-04-15 23:15

梯度消失和梯度爆炸

梯度问题梯度问题出现在深度神经网络的残差反向传播过程当中，原因是神经网络通过链式法则求解不同层的梯度，中间的连乘操作有可能导致残差计算的不稳定性，使得模型训练失效。
对半独白·2018-04-15 13:02

深度学习——对于反向传播的理解(举例验证)

BackPropagation是BP神经网络的基础算法，不过相信有很多人对于各种资料上教程书籍上看到的反向传播的推导看的云里雾里，刚开始看花书的时候也是这样，不过之后又带着迷惑查找看了许多讲解，勉强能够看懂了，其中用具体数值代替链式法则公式推导的方法很容易理解
coder_Gray·2018-04-03 00:00

深度学习的输入数据集为什么要做均值化处理

今天看了斯坦福大学的cs231n深度学习课程，其中在激活函数一章讲到：Considerwhathappenswhentheinputtoaneuronisalwayspositive...根据求导的链式法则
hai008007·2018-03-27 20:01

梯度爆炸与梯度消失的原因以及解决方法，局部极小值问题以及学习率问题（对SGD的改进）

梯度爆炸与梯度消失的原因：简单地说，根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话（），那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0（）。
hai008007·2018-03-24 13:15

TensorFlow教程——梯度爆炸与梯度裁剪

在较深的网络，如多层CNN或者非常长的RNN，由于求导的链式法则，有可能会出现梯度消失（GradientVanishing）或梯度爆炸（GradientExploding）的问题。
加勒比海鲜·2018-03-13 21:09

深度学习面试1

第一部分：深度学习1、神经网络基础问题（1）Backpropagation（要能推倒） 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。
baidu_36557924·2018-03-11 00:00
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