链式法则

讲述：数学-密码学-计算机，三跨历程

数学分析在大一、大二开设，共4个学期，从数列极限、函数极限、洛必达法则、拉格朗日中值定理、泰勒展式、链式法则、到二重、三重积
为了明天而奋斗·2021-05-25 10:55

2018-02-17 神经网络基础（二）

计算图和计算图的导数计算前向传播计算出神经网络的输出反向传播计算梯度或导数logistic回归中的梯度下降(单个样本实例)思路：求dw,用链式法则求导，具体实例如下：屏幕快照2018-02-17下午10.11.17
瑶瑶_2930·2021-05-20 13:41

反向传播

以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。
DonkeyJason·2021-05-07 04:10

python深度学习入门-误差反向传播法

目录摘要1.计算图1.1用计算图求解1.2局部计算1.3为何用计算图解题2.链式法则2.1计算图的反向传播2.2什么是链式法则2.3链式法则的计算图3.反向传播3.1加法节点的反向传播3.2乘法节点的反向传播
诗雨时·2021-05-01 18:21

pytorch全连接层梯度链式法则记录

雅可比矩阵满足链式法则注意雅可比矩阵满足链式法则只当连续的求导都是在向量之间，引入矩阵之后不满足链式法则一个例子说明雅可比矩阵的链式法则：X1∗n
☛FreshMan·2021-04-22 00:31

【机器学习的数学基础】（九）向量微积分(Vector Calculus)(上)

文章目录5向量微积分(VectorCalculus)5.1单变量函数的微分5.1.1泰勒级数5.1.2微分法则5.2偏微分与梯度5.2.1偏微分的基本法则5.2.2链式法则5.3向量值函数的梯度5向量微积分
二进制 人工智能·2021-04-08 20:32

pytorch tutorial记录

loss.backward(tensor)中的tensor问题根据tutorial叙述的向量偏导数实际是一个jacobian矩阵，y=f(x)，y是m维向量，x是n维向量那么y对x求导数就是m×n的jacobian矩阵根据链式法则
☛FreshMan·2021-03-26 17:13

Softmax求导

对Softmax求导：显然是目标是和根据求导的链式法则：所以核心问题就转换为求，在接触到这个式子的时候，考虑到一个问题，为什么这里是对求导而不是对求导，接下来举例说明：从图中可以得到z4=w41*o1+
番茄土豆牛肉煲·2021-03-15 00:03

深入理解神经网络中的反向传播

背景知识背景知识很简单，只有链式法则：如图，利用小学二年级学习的链式求导法则，实现对复合函数的求导，那么在我们的神经网络中，也是一样的道理。
MasterYi-0803·2021-02-07 20:56

Tensorflow(5):梯度下降，激活函数，反向传播及链式法则，fashionMNIST实战，kerasAPI，自定义网络层，加载和保存模型，CIFAR10实战

1、梯度下降whatisgradient导数，derivative偏微分partialderivative梯度，gradient梯度是每一个轴的偏微分组合而成的向量whatdoesitmean梯度的方向是函数值变大的反向howtosearch按照梯度反向更新autogradwithtf.GradientTape()astape:[w_grad]=tape.gradient(loss,[w])pre
weixin_51182518·2021-01-28 13:48

学会神经网络看这一篇就够了 以及 基于numpy的代码实现

1.1神经网络结构1.2每层输入结构以及数据流转1.2.1输入层1.2.2隐含层1.2.3输出层1.3初始权重及权重更新1.3.1前向传播1.3.1.11层隐含层的前向传播1.3.2反向传播1.3.2.1链式法则
Irvinfaith·2021-01-04 17:39

联合概率链式法则、条件概率、全概率、贝叶斯公式、信息轮等不同概念

一、条件概率公式举个例子，比如让你背对着一个人，让你猜猜背后这个人是女孩的概率是多少？直接猜测，肯定是只有５０％的概率，假如现在告诉你背后这个人是个长头发，那么女的概率就变为９０％。所以条件概率的意义就是，当给定条件发生变化后，会导致事件发生的可能性发生变化。条件概率由文氏图出发，比较容易理解：表示B发生后A发生的概率，由上图可以看出B发生后，A再发生的概率就是，因此：由：得：这就是条件概率公式。
Mao__·2020-11-28 18:26

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
iteye_2022·2020-09-17 10:06

Object.defineProperty

即第一个参数obj,符合链式法则。给对象的属性添加特性描述，目前提供两种形
ding_fang·2020-09-17 08:27

深度学习（三）--卷积

卷积神经网络链式反向梯度传导链式法则:y=f(x),z=g(y)z对x求导，就是z对y，y对x神经网络中链式法则计算顺序从loss向输入传播导数存储每层的倒数结果进行存储，用于下一层导数的计算卷积层什么是卷积层卷积神经网络基本结构有多个卷积核组成每个卷积核同输入数据卷积运算
加油学python·2020-09-17 03:41

矩阵求导详解

向量，矩阵，张量求导向量对向量求导向量对矩阵求导矩阵对矩阵求导使用链式法则总结向量，矩阵，张量求导参考http://cs231n.stanford.edu/vecDerivs.pdf向量对向量求导如何对
扬子江Yangtze·2020-09-16 06:47

终于明白啥是个反向传播的意义、实现

终于明白了反向传播的具体意义，以及代码实现，这位博主太厉害了按照我的拙见，反向传播是损失函数对权重的偏导数，为了求出来具体的数值，用了函数求导时候的链式法则。
GRIT_Kael·2020-09-15 16:49

什么是反向传播（第二篇）

不知明白了没有，如果需要理论推导（其实就是链式法则+梯度下降法），可以参考1986年的bp算法的论文。（20141202,补上
bachiba4397·2020-09-15 16:30

BP：矩阵求导

分钟学会矩阵求导矩阵求导计算法则例题矩阵求导公式矩阵求导总结OptimizingRNNperformance反向传播原理&卷积层backward实现反向传播之六：CNN卷积层反向传播深度学习CNN卷积神经网络LeNet-5详解深度学习与求导链式法则
Sylvia_zsh·2020-09-15 06:28

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·2020-09-14 14:00

LSTM反向传播详解Part2

在这里推荐另外的一篇文章《机器学习深度学习中反向传播之偏导数链式法则》（本文以《链式法则》简称），自卖自夸一下：文章从微观的单变量元素"一五一十一板一眼的求"（你一定能从原文中找到这句话），到以向量、矩阵角度考虑阐述关于偏导数的链式法则
csuyhb·2020-09-12 05:14

神经网络与深度学习笔记（四）为什么用交叉熵代替二次代价函数

1、为什么不用二次方代价函数我们用的loss方程是a是神经元的输出，其中a=σ(z)，z=wx+b使用链式法则求权重和偏置的偏导数有：可知，偏导数受激活函数的导数影响再由sigmoid函数可知，sigmoid
dsjdjsa·2020-09-11 22:49

BP神经网络——交叉熵作代价函数

引入交叉熵代价函数针对上述问题，希望对输出层选择一个不包含sigmoid的权值更新，使得由链式法则，得到由σ′(z)=σ(z)(1−σ(z))以及σ(z)=a，可以将上式转换成对方程进行关于
weixin_30802171·2020-09-11 21:51

关于齐次坐标的理解（经典）

依据链式法则，任何此类运算的序列均可相乘为单一个矩阵，从而实现简单且有效之处理。与此相反，若使用笛卡儿坐标，平移及透视投影不能表示成矩阵相乘，虽然其他的运算可以。现在的OpenGL及
jeffasd·2020-09-11 08:36

手动实现简单的神经网络（唐宇迪神经网络课程笔记）

手动实现一个简单的两层神经网络，主要目的是体验神经网络训练的三个步骤：1.通过w、x求出loss函数，这一步称为前向传播；2.用第1步求出的loss函数根据链式法则（求导）求解出各个w对loss函数的贡献值
文科升·2020-09-10 15:24

语音识别 之 语言模型，声学模型

语言模型表示某一字序列发生的概率，一般采用链式法则，把一个句子的概率拆解成器中的每个词的概率之积。
才大难为用·2020-09-05 13:56

激活函数选取不当为什会造成梯度消失

前一层的输出为后一层的输入则输出层输出为：(f为激活函数)代价函数我们使用常用的方差函数：我们知道利用梯度下降法更新权值的公式为：现在我们想更新的权值，根据权值更新公式则和链式法则有：假设我们的激活函
益达888·2020-08-25 17:14

深度学习（问题集)

Backpropagation通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效激活函数用来加入非线性因素的，
守望者白狼·2020-08-25 01:45

深度学习-激活函数

导数导数图像sigmoid的缺点：1）输出范围在0~1之间，均值为0.5需要做数据偏移，不方便下一层学习2）当x很大或很小时，存在导数很小的情况，另外神经网络的主要训练方法是BP算法（反向传播），其基础是导数的链式法则
小跑的芥子·2020-08-24 15:35

欧拉公式详解-震惊！小学生也能看懂？

文章目录欧拉公式前言前置知识幂法则证明加法则积法则证明链式法则证明通过幂法则、链式法则推到商法则三角函数的导数证明高阶导数继续指数函数求导尝试求导e的出现a^x的导数隐函数求导泰勒级数由来麦克劳林展开式本文正题欧拉公式前言今天博主在
绍兴土匪·2020-08-22 22:53

pytorch中BiLSTM模型构建及序列标注

前言为什么要用LSTM因为简单的RNN很容易就发生梯度消失和梯度爆炸，其中主要的原因是RNN中求导，引起的链式法则，对时间上的追溯，很容易发生系数矩阵的累乘，矩阵元素大于1，那么就会发生梯度爆炸；矩阵元素小于
vivian_ll·2020-08-22 14:21

对于 ResNet 残差网络的思考——残差网络可以解决梯度消失的原因

对于ResNet残差网络的思考——残差网络可以解决梯度消失的原因导言：1.问题：2.计算图：2.1求导链式法则的图形化表示2.2全链接网络反向传播计算图2.2全链接网络正向传播计算图3.relu和ResNet
Lingjie Fan·2020-08-22 11:15

关于Backpropagation在DeepLearning的一点思考

SGD会根据样本Loss将误差后向传播，根据chainrule链式法则计算每一层的误差，从而计算总误差关于W、b的导数，从而更新W或者b。
whuawell·2020-08-22 04:39

向量矩阵求导

每个元素对列向量求导类型不同，求导会扩展为数据量大的类型常数和矩阵结合，还是常数矩阵和矩阵结合，系数矩阵转置二次型，系数矩阵转置和本身同时存在多系数矩阵结合，都转置复合求导采用链式法则
小小白进化·2020-08-21 13:06

TASK 6 resnet

为了说明梯度丢失是如何产生的，我们将把问题简化，以链式法则为例来进行说明。1.1.2简化
不存在的里皮·2020-08-21 08:08

反向传播

1反向传播的直观理解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。反向传播是一个优美的局部过程。
dfql83704·2020-08-20 06:14

京东电话二面

答：卷积层最重要的参数是卷积核的w，和偏置b，网络学习也就是学这些参数，反向传播更新的也是这些参数，反向传播求导的时候，分别对w和b求导，运用链式法则公式如下：（以其中一个参数w5举例）（附：我们所说的卷积一般包括卷积
独孤的大山猫·2020-08-19 06:54

神经网络的正向和反向传播

首先需要了解一下链式法则：y=g(x)z=h(y)Δx→Δy→Δz\begin{array}{c}{y=g(x)\quadz=h(y)}\\{\quad\Deltax\rightarrow\Deltay
浅唱战无双·2020-08-19 05:49

详解卷积神经网络反向传播

BP算法本质上可以认为是链式法则在矩阵求导上的运用。但CNN中的卷积操作则不再是全联接的形式，因此CNN的BP算法需要在原始的算法上稍作修改。
yuchiwang·2020-08-19 04:04

误差反向传播法--高效计算权重参数的梯度

目录前言计算图计算图求解示例计算图的优点反向传播思考一个问题链式法则计算图的反向传播链式法则和计算图加法节点的反向传播乘法节点的反向传播“购买水果”问题的反向传播激活函数（层）的反向传播激活函数ReLU
漩涡鸣雏·2020-08-19 04:30

信息论中熵 联合熵 条件熵 相对熵（KL散度）（交叉熵） 互信息 （信息增益）的定义 及关联

relativeentropy）或(Kullback-Leibler)KL散度交叉熵（crossentropy）分类问题损失函数互信息（mutualentropy）信息增益（informationgain）熵之间的关系链式法则熵的性质多变量
老光头_ME2CS·2020-08-18 10:59

常用的COMSOL操作符和数学函数

如果模型中含有任何独立变量，建模中使用d算符会使模型变为非线性；3.在解的后处理上使用d算符，可以使用一些预置的变量，如：uxx,d(ux,x),d(d(u,x),x)都是等效的；4.pd算符与d算符类似，但对独立变量不使用链式法则
TengAdventure·2020-08-17 14:45

矩阵微积分（二）

除却涉及矩阵的微分计算（形式比较特殊），我们首先需要记住的是微分计算的两个个法则：乘法法则、和链式法则（加法法则比较简单直观，无需记忆）。vector-by
XiaomengYe·2020-08-17 04:51

微积分拾遗——链式法则

链式法则（chainrule）微积分中求导法则，用于求复合函数的导数；链式法则应用广泛，比如神经网络中的反向传播算法就是已链式法则为基础演变的；接下来先说说链式法则的概念然后通过链式法则的两种形式学习链式法则
weixin_30321449·2020-08-17 03:41

漫步数学分析三十四——链式法则

求导中最重要的一个方法是链式法则，例如为了求(x3+3)6的导数，我们令y=x3+3，首先求y6的导数，得到6y5，然后乘以x3+3的导数得到最终的答案6(x3+3)53x2，对多变量函数来说存在同样的处理过程
会敲键盘的猩猩·2020-08-17 02:56

链式法则

事件同时发生的概率，P(a|b)是一个条件概率，表示在b事件发生的条件下，a发生的概率3个事件的概率链式调用：P(a,b,c)=P(a|b,c)*P(b,c)=P(a|b,c)*P(b|c)*P©推广到N个事件，概率链式法则长这样
不争而善胜·2020-08-17 02:10

小白都能理解的矩阵与向量求导链式法则

神经网络中最常见的操作为向量，矩阵乘法，在求导的时候经常需要用到链式法则，链式法则在计算过程中会稍微麻烦，下面我们来详细推导一下，推导过程全程简单明了，稍微有点数学基础的同学都能看明白。
bitcarmanlee·2020-08-17 00:21

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(七)

第5章误差反向传播法5.1计算图5.1.1用计算图求解5.1.2局部计算5.1.3为何用计算图解题5.2链式法则5.2.1计算图的反向传播5.2.2什么是链式法则5.2.3链式法则和计算图5.3反向传播
weixin_43114885·2020-08-16 16:45

深度学习-梯度爆炸和梯度消失

或者指数级的增加，导致梯度爆炸；本质是梯度传递的链式法则所导致的矩阵高次幂（反向传播会逐层对函数求偏导相乘）；1）梯度消失网络层之间的梯度（值小于1.0）重复相乘导致的指数级减小会产生梯度消失；原因：主要是因为网络层数太多
sisteryaya·2020-08-16 08:01

CS231n Assignment1总结

lecture4一些关于链式法则的基本知识。
夜夜0810·2020-08-16 07:05
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