链式法则

Day 6 Back propagation

关键词：链式法则这节课重点就讲了一个重点：链式法则（个人观点：类似连续求导）Back-propagation上述示例表示为f=q*z=(x+y)*z反向传播的处理过程1.正向传播，计算各个节点的输出值2
本地路过·2018-02-21 00:26

小白也能看懂的BP反向传播算法之Let's practice Backpropagation

本文相关代码可以从Backpropagation下载在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Into-Backpropagation，我们研究了一个嵌套神经元的反向传播的计算，了解到反向传播本质就是利用链式法则
六尺帐篷·2018-01-26 13:02

台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (8)Backpropagation

数学知识铺垫：微积分中的链式法则，很简单。还是以上节中手写数字识别为例。xn是一张输入图片，yn是网络的
Allenlzcoder·2018-01-09 15:31

深度学习: BP (反向传播) 计算 & 链式法则

BP每个epoch：每个batch：每个level(n=N,…to1，即从顶层往底层)：分别计算出该层误差（对该层参数、该层输入数据）的导数：1.∂L∂ωn=∂L∂xn+1∂xn+1∂ωn∂L∂ωn=∂L∂xn+1∂xn+1∂ωn(更新本level的ωnωn时即用)2.∂L∂xn=∂L∂xn+1∂xn+1∂xn∂L∂xn=∂L∂xn+1∂xn+1∂xn(留给底一层的level用)更新参数：1.ωn
JNingWei·2018-01-02 21:41

torch.autograd.backward中的参数问题

计算图可以通过链式法则求导。如果variables中的任何一个variable是非标量(non-scalar)的，且requires_grad=True。那么此
coordinate_blog·2017-12-30 19:30

实现反向传播算法的细节

不说闲话了，这里讲下反向传播中的链式法则的实现细节。 我们以这个公式为例，实现反向传播的链式法则，在神经网络中的反向传播的方式是一样的，只是函数比这个复杂些。首先
Gy_Hui-HUST·2017-11-29 22:32

no2 神经网络

反向传播求导链式法则+反向计算训练过程：通过前向传播得到损失，反向传播得到梯度（∂L∂w），最后用梯度更新权重。
Asun0204·2017-11-28 17:22

Machine Learning 4 - Naive Bayes朴素贝叶斯算法

目录托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）条件概率条件概率定义链式法则贝叶斯公式离散型连续型贝叶斯概率论主
erixhao·2017-11-25 22:18

Machine Learning 4 - Naive Bayes朴素贝叶斯算法

目录托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）条件概率条件概率定义链式法则贝叶斯公式离散型连续型贝叶斯概率论主
erixhao·2017-11-25 22:04

机器学习之——自动求导

在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。
燕哥带你学算法·2017-10-09 00:00

《深度学习系列》反向传播算法的公式推导

反向传播算法及其梯度扩散前言最近开始认真学习了下反向传播算法和梯度传递的问题，其本质是导数的链式法则的应用，由此可以分析出为什么sigmoid激活函数不适合用于做多层网络的激活函数，可以考虑联系我的另一篇关于激活函数的文章
FesianXu·2017-09-26 10:51

【Math】如何用笛卡尔坐标系中的梯度结果计算柱坐标系

在柱坐标系中梯度的表达式如下（注意θ项中的拉梅系数1/r）：Eqn2.gif根据链式法则，上式可以展开为：Eqn3.gif又有笛卡尔坐标与柱坐标系之间的转换关系：Eqn4.gif因此可得：Eqn5.gif
中场休息室·2017-09-02 10:33

卷积神经网络CNN-基础

卷积神经网络CNN-基础1.链式反向梯度传导链式法则的计算y=f(x)，z=g(y)∂z∂x=∂z∂y⋅∂y∂x简单函数的例子f(x,y,z)=(x+y)⋅z记：q=x+y，f=q⋅z。
大树先生的博客·2017-08-25 14:03

CNN中的梯度的求法和反向传播过程

【不过这种本质上还是链式法则直接求的结果，只是形式上会比较tricky】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）关于卷积神经网络的相关介绍也
哈乐笑·2017-05-22 22:00

深度学习小白——反向传播

一、理解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梯度▽f是偏导数的向量，所以有，直观理解链式法则，f=q*z,q=x+y,先进行前向传播，从输入计算到输出（绿色），然后反向传播从末端开始
MargaretWG·2017-03-27 18:01

深度学习（三）

掌握反向传播计算掌握卷积神经网络卷积层的结构特点，关键参数，层间连接方式，正向反向传播了解不同卷积神经网络功能层的作用，会进行简单的卷积神经网络结构设计运行简单的卷积神经网络结构设计一、链式反向梯度传导1.链式法则的计算
鱼丸小咖·2017-03-20 20:53

自动求导的二三事

这个想必实现过神经网络的同学都有体会，因为神经网络的back-propagation算法本质上就是求导链式法则的堆叠，所以学习这部分的时候就是推来推去，推导对了，那算法你也就掌握了。
Dark_Scope·2017-03-17 16:32

自动求导的二三事

这个想必实现过神经网络的同学都有体会，因为神经网络的back-propagation算法本质上就是求导链式法则的堆叠，所以学习这部分的时候就是推来推去，推导对了，那算法你也就掌握了。
Dark_Scope·2017-03-17 16:32

深度学习中的反向误差传播

深度学习的反向误差传播，其实就是导数的链式求导法则，通过误差对权重的偏导：求得权重对误差的贡献大小，然后在给定学习率的情况下，根据该偏导求权重的更新值：反向传播的链式法则，实例推导：http://www.cnblogs.com
跬步达千里·2017-01-04 16:36

【深度学习技术】python 反向传播求梯度

反向传播当有激活函数的时候传播的方式如下：复合表达式、链式法则、反向传播链式法则：将偏导数相乘。
CrazyVertigo·2016-12-23 19:04

神经网络反向传播的数学原理

首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设和为的可导函数，则。接下来介绍矩阵、向量求导的维数相容原
moonlione·2016-12-01 12:09

方阵的迹（trace）及其微分（导数）

)=Tr(BCA)=Tr(CAB)因此如果A和C互逆的话，三者相乘的Trace，等于中间方阵的Trace；2.拓展∇ATr(AB)=BT试证明，∇ATr(ABATC)=CAB+CTABT反复利用求导的链式法则
Inside_Zhang·2016-11-24 21:17

深度学习损失函数

采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯度；4、利用最优化方法（比如随机梯度下降法），进行参数更新；5、重复步骤3、4，直到收敛为止；在
Yaphat·2016-11-17 14:16

最大似然损失和交叉熵损失函数的联系

采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯度；利用最优化方法（比如随机梯度下降法），进行参数更新；重复步骤3、4，直到收敛为止；在第2步中，我们通常会
diligent_321·2016-11-10 14:47

BP与CNN的联系总结

BP网络反馈过程：证明过程略，主要是链式法则，网上一大堆证明。下面给出结论，各个符号的意义体会到其中道理即可。（粗体是向量or矩阵，正常体是标量）一个重要的定义------误差调整项（or灵敏度）δ。
LLearx·2016-10-27 15:46

《Deep Learning》(3)-概率和信息论

1为什么需要概率2随机变量3概率分布31离散变量和概率质量函数32连续变量和概率密度函数4边际概率5条件概率6条件概率的链式法则7独立和条件独立8期望方差和协方差9常用概率分布伯努利分布多项分布高斯分布指数和拉普拉斯分布狄拉克分布和经验分布混合分布
KangRoger·2016-09-10 16:49

cs231n-(4)反向传播

介绍简单表达式和解释梯度使用链式法则计算复合表达式反向传播直观理解模块化Sigmoid例子反向传播实践分段计算方向传播流的模式向量化梯度操作总结参考介绍这节介绍反向传播的直观理解。
KangRoger·2016-09-08 22:19

BackPropagation算法

简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。要回答题主这个问题“如何直观的解释backpropagation算法？”需要先直观理解多层神经网络的训练。
xueli1991·2016-08-17 22:06

重温微积分 —— 偏微分与链式法则

偏（partial）针对的是多变量微分，0.复合函数求导的链式法则f(u(x))是复合函数，则f(u(x))关于x的导数为：(f(u(x)))′=f′(u(x))u′(x)注意表示求一阶导的撇（'）所在的位置
Inside_Zhang·2016-08-11 13:10

CS231n 学习笔记（4）——神经网络 part4 ：BP算法与链式法则

这一部分主要是关于用BP算法来计算梯度，在这一章中，主要解决下面三个问题：1.梯度的意义（whatthegradientsmean？）2.在网络中梯度如何通过反向传播（howtheyflowbackwardsinthecircuit？）3.如何调整？（howtheycommunicatewhichpartofthecircuitshouldincreaseordecreaseandwithwhat
皓月如我·2016-08-08 16:28

Deep Learning（深度学习）之（十）神经网络在机器学习分类任务中的应用

这是斯坦福CS224d深度学习与自然语言处理的第3课，这节课先会介绍单层和多层神经网络和它们在机器学习分类任务中的应用，接着介绍如何利用反向传播算法来训练这些神经网络模型（在这个方法中，我们将利用偏导数的链式法则来层层更新神经元参数
等待破茧·2016-06-21 10:20

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。
bea_tree·2016-05-25 22:00

Backpropagation, Intuitions

optimization-2/################################################################内容列表：１．介绍２．简单表达式，解释梯度３．复合表达式，链式法则
u012005313·2016-05-06 13:00

如何直观的解释back propagation算法？

简单的理解，它的确就是复合函数的链式法则，但其在实际运算中的意义比链式法则要大的多。要回答题主这个问题“如何直观的解
凌风探梅·2016-05-05 16:03

BP神经网络介绍

预期与实际偏差，其中，p是样本数，m是输出维数，输出y0,y1，ym-1）（这个式子开始符号错了，针对原文来说，这应该是加号，或者wki和wki'换个位置，不过后面将错就错，不影响推导过程）(由复合函数求导链式法则
xuejingwuhua·2016-04-29 22:00

反向传播BP 算法之一种直观的解释

本文旨在说明对BP算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考我的下一篇博客(都是图片，没有公式)。1.LMS算法故事可以
garfielder007·2016-03-30 12:28

概率图模型笔记(2)——Bayesian Network Fundamentals

对于每个节点来说都是一个CPD：P(Xi|ParG(Xi))2.1.3贝叶斯网络链式法则当我们希望得到某个概率P(D,I,G,S,L)时，只需将对应的CPD相乘即可。即
u010366427·2016-01-25 22:00

[数学学习]数学知识回顾之概率统计与信息论

Logistic回归模型Logistic分布联合界与Hoeffding不等式联合界定理Hoeffding不等式极大似然估计信息论基本理论熵联合熵条件熵链式法则互信息Logistic回归模型Logistic
u010536377·2016-01-23 14:00

深度学习与计算机视觉系列(5)_反向传播与它的直观理解

而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调整优化又是
yaoqiang2011·2016-01-16 17:00

深度学习与计算机视觉系列(5)_反向传播与它的直观理解

而一般直观上理解反向传播算法就是求导的一个链式法则而已。但是偏偏理解这部分和其中的细节对于神经网络的设计和调
BradyZhu·2015-12-15 22:00

BP 算法之一种直观的解释

本文旨在说明对 BP 算法的直观印象，以便迅速写出代码，具体偏理论的链式法则可以参考我的下
·2015-11-11 02:09

矩阵微分

主要是练习求导的链式法则；以及利用微分求导数。
apinetree·2015-06-03 21:23

矩阵微分

主要是练习求导的链式法则；以及利用微分求导数。 
apinetree·2015-06-03 21:23

矩阵微分

主要是练习求导的链式法则；以及利用微分求导数。 
apinetree·2015-06-03 21:23

bayes network新理解（1）

看下面的图，结点x3和x1是可以互换的，不影响链式法则的使用。。。想一想naivebayes的bayesnetwork对应的结构：同时，上图x3到x4的有向边还可以从x4指向x3，原因是图中右边
mmc2015·2015-04-07 20:00

概率图模型（PGM）里的的条件独立（conditional independent）

条件独立（conditionalindependent）是概率论和概率图模型中的一个基本概念预备知识：贝叶斯公式（bayesianrule）：链式法则（chainrulesofprobabilitytheory
light_lj·2014-09-05 21:00

概率图模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-多项式贝叶斯

之前忘记强调了一个重要区别：条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的区别条件概率链式法则 贝叶斯网络链式法则，如图1图1 乍一看很容易觉得贝叶斯网络链式法则不就是大家以前学的链式法则么，其实不然，后面详述
u012428391·2014-05-18 23:00

拉格朗日乘数

· 一致连续 · 间断点一元微分导数 · 高阶导数 · 介值定理 ·中值定理 （罗尔定理 · 拉格朗日中值定理 · 柯西中值定理）· 泰勒公式 ·求导法则( 乘法定则 · 除法定则 · 倒数定则 · 链式法则
foreverdengwei·2012-04-01 11:00

贝叶斯与门后奖

链式法则P(A,B)=P(A交B)=P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)分划       P(B)=P(A,B)+P(A',B)      A'为A的补 贝叶斯：P(A|B)=P(B|A)P(
aalbertini·2011-03-23 15:00
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