链式法则第8页

对导数（梯度）传播的理解（上）

导数的链式法则的理解，我参考了一篇文章Hacker'sguidetoNeuralNetworksvarx=-2,y=5,z=-4,h=0.1;//whenevervalueofnotationhwaschangeed

koryako·2020-08-11 17:48

动手学深度学习学习笔记（4）

概念Tensor是这个包的核心，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播）。

it waits·2020-08-11 03:01

pytorch总结—自动求梯度

Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利利⽤用链式法则进⾏行行梯度传播了了）。

TJMtaotao·2020-08-11 02:50

动手深度学习PyTorch（二）自动求梯度

概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播

Alex、木易·2020-08-11 02:23

矩阵向量链式法则四_机器学习

前言参考文档https://www.cnblogs.com/pinard/p/10825264.html目录：向量对向量的链式求导标量对向量的链式求导标量对多个矩阵链式求导一向量对向量的链式求导这里默认为分子布局，雅克比矩阵假设其中向量向量向量则下面等式成立其中向量向量向量二标量对向量的链式求导机器学习的损失函数大部分都是一个标量J该标量对某个权重系数求导遵循分母布局其中z是标量,是损失函数值其中

chengxf2·2020-08-10 15:56

神经网络中的反向传播（梯度下降）

一句话总结就是反向传播法采用链式法则进行偏导作用在各个层，

CV/NLP大虾·2020-08-10 09:21

bp算法中为什么会产生梯度消失？

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（）。下面是数学推导推

weixin_33709590·2020-08-10 08:27

梯度下降法与反向传播

梯度下降法与反向传播主要内容：梯度下降法最优化梯度下降反向传播梯度与偏导链式法则直观理解Sigmoid例子1.梯度下降（Gradientdescent）初始权重不要都置为0，可用高斯分布。

Vinicier·2020-08-10 08:16

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（5）神经网络结构与激活函数

在线性分类器中，使用公式：对图像进行分类，神经网络则使用另外一种公式：,这里只是两层的网络结构，参数W1和W2在反向传播过程中，通过链式法则得到。

Naruto_Q·2020-08-09 22:30

pytorch学习笔记（三十）：RNN反向传播计算图公式推导

我们需要将循环神经网络按时间步展开，从而得到模型变量和参数之间的依赖关系，并依据链式法则应用反向传播计算并存储梯度。1.定义模型简单起见，我们考虑一个无偏差项的循环神经网络，且激

逐梦er·2020-08-09 11:59

矢量求导的微分法则：链式法则

矢量求导的微分法则：链式法则介绍核心原理矢量求导矩阵求导链式法则介绍这篇博文推导了矢量情形下，标量函数对矢量进行求导的微分法则，从定义出发推导了链式法则的形式。

B417科研笔记·2020-08-09 01:42

漫步微积分十——复合函数和链式法则

最好能有一种链式法则，可以对每个函数的求

会敲键盘的猩猩·2020-08-08 22:57

简述为什么输出层在使用sigmoid做激励函数时, 代价函数用交叉熵比平方差更好

符号：C：代价函数w：weightb：biasη：学习速率在使用平方差作代价函数时：其中a是预测结果，即其用链式法则来求权重和偏置的偏导数就有（这里求导过程我就不写了，毕竟从"宏观"上来理解一个问题我觉得会更重要

leung5·2020-08-08 19:03

对反向传播算法（Back-Propagation）的推导与一点理解

反向传播算法是运用在神经网络中进行网络权重等最优值计算算法，其核心就是梯度下降链式法则求偏导，下面就对反向传播算法进行一下简单的推导：在下面的推导过程中，

newnewman80·2020-08-08 18:12

机器学习——梯度消失，梯度爆炸

根据链式法则求导，越靠近输入层的隐藏层导数乘的次数就越多。因此，如果导数大于1，那么层数越多，梯度以指数级增长，容易发生梯度爆炸；如果导数小于1，那么层数越多，梯度以指数级减小，容易发生梯度消失。

夏未眠秋风起·2020-08-08 18:32

pytorch第一课

梯度计算：Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以利用链式法则进行梯度传播了）。

jiaxiang_en·2020-08-08 16:04

多变量微积分笔记4——全微分与链式法则

链式法则对于f=f(x,y,z)，

weixin_30840573·2020-08-08 11:12

cs231n训练营学习笔记（7）

反向传播计算复杂函数的解析梯度，（每个变量的导数指明了整个表达式对于该变量的值的敏感程度）利用计算图这个框架圆形节点表示运算，也被叫做门（gate）复杂函数梯度根据链式法则反向递归得到，每个圆形节点可得到局部梯度下面是一个例子

就叫荣吧·2020-08-08 00:56

深度学习（二）梯度推导和计算

文章目录1.梯度介绍2.链式法则3.逻辑回归梯度计算4.梯度矩阵形式推导4.1基础知识4.2三层神经网络反向传播推导1.梯度介绍深度学习的训练本质是优化损失，优化的方式是计算梯度，然后通过优化算法更新参数

得克特·2020-08-05 15:04

神经网络---反向传播算法(手写简单了全连接网络的框架)

学习基础需要神经网络的基础需要对函数的求偏导，链式法则正向传播我的这个图可能和网上其他图可能不一样，为了方便初学者理解，我将中间的激活函数取消，将最后的输

Ruci-wei·2020-08-05 01:53

神经网络基础学习笔记（四）误差反向传播法

目录误差反向传播前言：5.1计算5.1.1用计算图求解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5.3反向传播5.3.1加法节点的反向传播5.3.2乘法节点的反向传播5.3.3苹果的例子

忆_恒心·2020-08-04 17:17

4

1、根据链式法则，前馈神经网络在进行反向传播时，权值w的梯度为全局传过来的梯度乘以激活函数sigmoid对w的梯度：对于第一层隐藏层的神经元来说,假设x都为正的,因为sigmoid函数值域在（0，1），

yuanhuachao89·2020-08-04 09:48

人工智能之数学基础----求解微分问题

本章主要讲解微分的方法求解的常用公式使用定义求导使用乘积法则、商法则、链式法则切线方式如何对分段函数求导使用定义求导上一章我们知道公式【例】函数；求函数的导数利用公式：代入值对分子化简同分母化简分子当h

yileming·2020-08-04 07:41

向量和矩阵求导（运用迹性质求导）

文章目录矩阵对标量求导标量对矩阵求导向量对向量求导（雅可比矩阵）向量求导的链式法则矩阵迹实值函数对向量求导参考资料1.机器学习中的矩阵、向量求导矩阵对标量求导求导结果与函数（矩阵）同型，即导数结果的每个元素就是矩阵相应分量对标量的求导

十里清风·2020-08-04 00:34

Paper1 Review《Deep learning》笔记

梯度下降：反向传播算法BP链式法则：△x−

老杨2011·2020-08-03 05:08

【小白学AI】梯度消失（爆炸）及其解决方法

sigmoid的导数是【0，0.25】.1出现原因两者出现原因都是因为链式法则。当模型的层数过多的时候，计算梯度的时候就会出现非常多的乘积项。用下面这个例子来理解：这是每层只有1个神经元的例

机器学习炼丹术·2020-08-02 12:28

Day7 Neural Network

ActivationFunction）h=max(0,s)输出层：s=w2*h矩阵计算得到最终得分2层神经网络第9行和第10行是ScoreFunction，第11行是LossFunciton,14-17行，则是使用链式法则求解

花瑜儿·2020-07-31 21:35

美团点评2020校招笔试练习

其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（ChainRule）的帮助。而链式法则是一个连乘的形式，所以当层数越深的时候，梯度将以指数形式传播。梯度消失问题一般随着网络层数的增加会变得越来越明显。

TongYixuan_LUT·2020-07-30 16:58

Pytorch auto_grad学习心得

利用链式法则很容易求得各个叶子节点的梯度。∂z∂b=1,∂z∂y=1∂y∂w=x,∂y∂x=w∂z∂x=∂z∂y∂y∂x=1∗w∂z∂w=∂z∂y∂y∂w=1∗x{\partialz\over\pa

Just Go For It Now·2020-07-29 09:18

深度学习不可不知的矩阵微积分

目录引言常用微积分介绍向量微积分和偏导介绍矩阵微积分Jacobian矩阵向量对应元素二元运算的导数链式法则1.单变量链式法则2.单变量全导数链式法则3.

snowdroptulip·2020-07-28 11:05

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·2020-07-28 02:20

【CS231n】五、卷积神经网络简介CNN学习笔记

Backpropagation由Rumelhart于1986年提出，文献中已经可以看到链式法则的推导过程。Firststrongresults，由Hint

Mys_GoldenRetriever·2020-07-27 16:22

语言模型 Language Model (LM)

即判断如下的概率成立：\[p(\text{今天是周末})>p(\text{周末是今天})\]链式法则(chainrule)\[p(w_1,w_2,...,w_n)=p(w_1)p(w_2|w_1)p(w

yhzhou·2020-07-16 22:00

简单粗暴理解与实现机器学习之神经网络NN（二）：神经网络多分类原理与反向传播原理、神经网络计算输出、softmax回归、梯度下降算法、向量化编程、激活函数的选择等等

7.2.4交叉熵损失7.2.4.1公式7.2.5梯度下降算法7.2.6反向传播算法导数7.2.6.1导数7.2.6.2导数计算图7.2.6.3链式法则7.2.6.4逻辑回归的梯度下降7.2.7向量化编程

汪雯琦·2020-07-16 06:36

笔记

+yt直接得出的这里不是强制认为每个点都是独立的，而是通过链式法则，由于计算时使用的是RNN，那么每个输出可以理解为logp(p(yt)|p(y1),p(y2),...,p(yt-1),x)这样每个点的输出求和之后因为是

丨Modred丨·2020-07-14 18:40

线性回归、岭回归、逻辑回归、信息量与熵、多类的分类问题softmax、链式法则与BP神经网络

线性回归线性回归是我们比较熟悉的一类回归模型。已知自变量x和因变量y，利用这些值我们可以建立两者之间的线性关系。通常采用最小二乘法来求解。推导过程如下图：岭回归当线性回归模型中存在多个相关变量时，它们的系数确定性变差并呈现高方差。比如说，在一个变量上的一个很大的正系数可能被在其相关变量上的类似大小的负系数抵消，岭回归就是通过在系数上施加约束来避免这种现象的发生。岭回归是一种求解近似解的方法，它的原

xiaoqkunle·2020-07-12 16:05

深度学习入门(四)：误差反向传播

本文为《深度学习入门基于Python的理论与实现》的部分读书笔记代码以及图片均参考此书目录计算图用计算图求解局部计算反向传播加法节点的反向传播乘法节点的反向传播链式法则与计算图通过计算图进行反向传播激活函数层的实现

连理o·2020-07-12 12:05

神经网络初探：反向传播算法

神经网络初探：反向传播算法链式法则求导的不足上回说到用梯度下降法优化神经网络参数，使得代价函数最小，这里面的核心问题在于求解偏导。也许很多人会说求解偏微分很困难吗？用链式法则就是喽。

笑横野·2020-07-12 11:46

1.矩阵求导

本节是自动求导框架技术的第一节，本系列其余文章包括自动求导框架综述2.链式法则与计算图3.控制流与其实现思路4.自动求导框架的架构5.使用自动求导框架实现RNN本节内容主要介绍矩阵求导的相关知识主要参考了知乎的矩阵求导术这系列文章

origin42·2020-07-12 01:34

cs231n学习笔记-lecture4（Backpropagation and Neural Networks）以及作业解答

首先举了一个很简单的例子，例子中详细的介绍了前向传播和反向传播的计算方式，其实就是链式法则。每个节点的导数都是用后一个部位的导数乘以当前节点的导数。

stesha_chen·2020-07-11 23:30

知乎 bp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backpropagatio

sentimental_dog·2020-07-11 22:05

反向传播（BP算法）python实现

上面只是其简单的原理，具体实现起来其实就是利用了链式法则，逐步的用误差对所有权重求导，这样便反向得到

coderwangson·2020-07-11 16:47

CS231n 2017Spring Lecture4 Backpropagation and Neural Networks 总结

计算图反向传播同理对于x与z来说同样使用链式法则就可以求出所需要的导数，这就是反向传播求导的由来，这里的倒数就是调整ω参数的缘由。

GJCfight·2020-07-11 15:08

深度学习之学习笔记（九）—— 误差反向传播法

误差反向传播法（）对神经网络模型而言，梯度下降法需要计算损失函数对参数的偏导数，如果用链式法则对每个参数逐一求偏导，这是一个非常艰巨的任务！

肖恩林·2020-07-11 11:55

BP算法

用链式法则对每层迭代计算梯度，要求激励函数可微（如sigmoid）。算法：在阈值调整过程中，当前层的阈值梯度取决于下一层的阈值梯度；当前层的连接权值梯度，取决

leta_lan·2020-07-11 02:50

【概率论】联合概率, 边缘概率, 条件概率, 链式法则和独立性

联合概率分布jointprobabilitydistribution边缘概率分布marginalprobabilitydistribution条件概率和链式法则conditionalprobability

北境の守卫·2020-07-11 02:51

激活函数

在神经网络反向传播的过程中，通过微分的链式法则来计算各个权重w的微分的。当反向传播经过了sigmod函数，这个链条上的微分就很小了，况且还可能经过很多个sigmod函数，

痴情一笑恋红颜·2020-07-09 22:56

Backpropagation

很多人会觉得奇怪，它不就是链式法则、求偏导和梯度下降法更新吗？是的，确实知识点就这么多，但是这个东西让人细思极恐啊。

我是个粉刷匠·2020-07-09 22:33

【CS224n课程笔记】Lecture 01 Introduction and Word Vectors

目录1.wordvectors词向量2.Representingwordsbytheircontext3.objectivefunction目标函数4.梯度下降：链式法则（基础的求导知识）LecturePlan1

Cherzhoucheer·2020-07-09 10:52

（3.5）James Stewart Calculus 5th Edition：The Chain Rule

TheChainRule例如，复杂点的表达式的导数，需要拆分成多个表达式的导数这里可以看成2个函数组成的，复合函数TheChainRule链式法则对应的导数，是一个链式求导的过程可以写成（主流写法，或者莱布尼茨写法

dodo_lihao·2020-07-09 05:08

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