链式法则第9页

[机器学习] UFLDL笔记 - 反向传播算法（Backpropagation）

反向传播的本质是利用微分的链式法则高效计算梯度，是基于计算图的算法的优化的关键！

WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

caffe详解之反向传播

总的来说，反向传播中会依据微积分中的链式法则，按照输出层、靠近输出层的隐含层、靠近输入层的隐含层和输入层的次序，依次计算并存储模型损失函数有关模型各层的中间变量和参数的梯度。

AI异构·2020-07-08 09:38

深入浅出反向传播原理 Backpropagation

依靠链式法则，我们可以简化对神经网络梯度下降优化参数时的计算，从而大大减少训练所需时间，这就是反向传播算法。可以说反向传播算法只是链

touch丶·2020-07-07 20:13

梯度消失（爆炸）及其解决方式

梯度消失和梯度爆炸的解决之道参考因为梯度不稳定，因此产生梯度消失和梯度爆炸的问题出现原因梯度消失和梯度爆炸是指前面几层的梯度，因为链式法则不断乘小于（大于）1的数，导致梯度非常小（大）的现象；sigmoid

高文星星·2020-07-06 20:00

目标检测中Loss函数：Focal Loss反向求导

focalLoss梯度求导的链式法则：转载:https://blog.csdn.net/linmingan/article/details/77885832反向传播网络的工作过程是首先进行信息的前馈，计算出各个节点的输入输出值

BigCowPeking·2020-07-06 06:32

4.反向传播与神经网络初步

计算图框架线性可以用计算图表示的框架，就可以利用链式法则，实现方向传播。

奥润橘·2020-07-06 00:01

如何用C++实现自动微分

两种方式的原理都一样，链式法则。不难想象，任何计算都可以由第1步到第k步的序列形式，其中第i步计算的输入，在之前的i-1步中已经计算（例如编译器生成的汇编指令序列）。因此，任

weixin_30258901·2020-07-05 20:01

BP算法总结+从输入-隐层-输出的逐步手推

(注：更新权值的过程实际上最重要的是对误差应用链式法则求导，等

1632401541·2020-07-05 04:15

TensorFlow自动求导原理

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）。

qq_25094489·2020-07-05 03:59

深度学习05-计算图原理（正向反向传播）

1.正向传播对于成本函数J(a,b,c)=3(a+bc)，设u=bc，v=a+bc故：u=bcv=a+uJ=3v设a=5,b=3,c=2，则有以下计算图：图12.反向传播2.1.链式法则：一个变量a的改变影响其他变量

__流云·2020-07-04 05:26

ORB-SLAM2从理论到代码实现（十）：Bundle Ajustment(下) Jacobian矩阵推导

其中的维度是2x6维：这个推导可以由链式法则得到。的维度为2x3维：求H矩阵:通过图片

波波菠菜·2020-07-02 16:52

loam中激光里程计部分对欧拉角以及平移分量的求导的数学推导

的函数，即源码中的transform[i]数组，这部分和建图部分求导不同在于transform数组表示的是当前帧的起始点相对于终点的位姿，欧拉角表示的是Y，X，Z的旋转，旋转矩阵对应上式的R矩阵，通过链式法则求导

易子岚·2020-07-02 07:19

微分和导数的关系是什么？

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=dydududx\frac{dy}{dx}=\frac{dy}{du}\frac

Locutus·2020-06-30 08:56

微软面试题

/article/details/77806273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

David Wolfowitz·2020-06-29 10:50

神经网络的正向传播和反向传播（转）

反向传播：重点掌握链式法则（偏导的求法）感谢博主，以下计算参考链接：https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html*****************

一只学渣男友狗·2020-06-29 06:26

阿里算法工程师：深度学习这些必懂的面试题

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。这里重点强

AI孵化厂·2020-06-29 05:48

深度学习基础面试问题汇总

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。

和你在一起^_^·2020-06-29 05:14

模式识别合集-多层感知器网络（附BP算法matlab代码）

代码实现四、实验结果一、网络结构三层网络结构，输入层->隐层->输出层前向传播：h=W1∗xh=W_1*xh=W1∗xOut=W2∗hOut=W_2*hOut=W2∗h二、BP算法选择损失函数为均方根损失函数链式法则计算损失到各个权值的偏导隐层

苏锌雨·2020-06-29 00:17

Paper阅读笔记 | 01 Deep learning

01引言02监督学习03反向传播和链式法则x的微小变化影响到y的变化，再影响z的变化Inpractice,poorlocalminimaarerarelyaproblemwithlargenet-works.Regardlessoftheinitialconditions

weixin_40008741·2020-06-28 23:38

5月深度学习班第3课梯度下降法与反向传播

梯度下降法与反向传播梯度下降法1.损失函数可视化2.最优化3.梯度下降反向传播1.梯度与偏导2.链式法则3.直观理解4.Sigmoid例子两个重要函数得分函数损失函数核心目标找到最合适的参数w

weixin_30836759·2020-06-28 01:53

Resnet

1.梯度消失&梯度爆炸假设有：表达式为：对W1求梯度，由链式法则有：若采用sigmod激活函数，其导数为：可以看出，导数不超过0.25，若W1，W2......是很大的数，连乘之后结果会很大，导致梯度爆炸

sysu_Alex·2020-06-26 17:13

Pytorch中backward函数

backward函数是反向求导数，使用链式法则求导，如果对非标量y求导，函数需要额外指定grad_tensors，grad_tensors的shape必须和y的相同。

shiheyingzhe·2020-06-26 09:04

DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略

DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略相关文章：DL之DNN之BP：神经网络算法简介之BP算法/GD算法之不需要额外任何文字，只需要八张图讲清楚BP类神经网络的工作原理目录

一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:14

5. 使用自动求导框架实现RNN

本节是自动求导框架技术的最后一节，本系列其余文章包括自动求导框架综述1.矩阵求导2.链式法则与计算图3.控制流与其实现思路4.自动求导框架架构在本节，我将会展示如何使用前面介绍的自动求导框架构建一个简单的

origin42·2020-06-25 00:42

一文读懂：梯度消失（爆炸）及其解决方法

sigmoid的导数是【0，0.25】.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。

忽逢桃林·2020-06-21 18:00

4.自动求导框架架构

本节是自动求导框架技术的第四节，本系列其余文章包括自动求导框架综述1.矩阵求导2.链式法则与计算图3.控制流与其实现思路5.使用自动求导框架实现RNN自动求导框架主要包括以下几个类：Tensor：封装了张量以及张量的基本运算

origin42·2020-06-21 08:44

面试笔试整理3：深度学习机器学习面试问题准备（必会）

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。

我愛大泡泡·2020-06-20 21:05

多元函数链式法则与反向传播算法的实例推演

反向传播算法基于多元函数链式法则，以下记录多元函数链式法则的证明与反向传播算法的实例推演。

颀周·2020-06-06 17:00

卷积神经网络前向传播和BP后向传播计算步骤

1.从DNN前向传播和BP后向传播说起之前所学的DNN是一个全连接的网络，采用BP算法来计算各参数的梯度，只需要采用链式法则将误差求导传递到每个神经元的每个参数上即可。

七月七叶·2020-04-19 12:42

BP算法理解+简单的Octave实现

BP算法是梯度下降中对链式法则的运用，但是理解算法原理却有一定难度，笔者也是通过查看各种大佬的blog，和动手纸上推算最后用代码实现才罢休，毕竟，我可是要成为强者的屠龙少女！

glassyw·2020-04-12 16:29

痛苦，是进步的阶梯

自学微积分的时候，学到了链式法则。乍一看很简单，做题的时候却愁白了头。做一道错一道，再做一道又错一道，不是少乘个X就是多了个tan。这一错再错，我的心态就炸了，心想：“我是不是不适合学数学啊？

邵伯远_终身学习者·2020-04-11 13:28

2.链式法则与计算图

本节是自动求导框架技术的第二节，本系列其余文章包括自动求导框架综述1.矩阵求导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RNN1.单变量的链式法则链式法则是神经网络反向传播算法的基础

origin42·2020-04-06 16:39

★tensorflow中优化算子详解（optimizer）

主要完成以下功能：对函数的变量求梯度（导数）根据“计算的梯度”计算“对应优化算子的变量更新量”，将“变量更新量”作用于变量，实现变量的更新自动更新变量（这一步很关键）算子自动分析函数的变量之间的关系，可进行链式法则推导

马尔代夫Maldives·2020-04-03 00:00

逻辑斯提多分类器softmax——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，如何利用从最后的损失函数一步一步的计算到参数上。

一克拉的汗水·2020-03-29 05:08

链式法则复合函数求导

链式法则（英文chainrule）即是微积分中的求导法则，用于求一个复合函数的导数，是在微积分的求导运算中一种常用的方法微积分的求导积法则：(uv)'=uv'+u'v这样你就明白了f(x)=3x,g(y

jacke121·2020-03-22 06:19

为什么交叉熵（cross-entropy）可以用于计算代价

采用数学理论中的“链式法则”，求L(x,y|theta)关于参数theta的梯

只为此心无垠·2020-03-20 11:41

NLP语言模型详解

例如我们就可以认为更符合语法2.链式法则把联合概率用条件概率表示链式法则：例如：计算句子今天是春节我们都休息的联合概率为每个词出现的概率计算过程：解释：表示子序列在训练集中出现的次数。

Fake_workaholic·2020-03-16 13:26

（7.1）James Stewart Calculus 5th Edition：Integration by Parts

IntegrationbyParts部分积分法由之前的微分的链式法则，我们有Paste_Image.png我们可以写成积分的形式：转换形式为：简单写，可以得：注意：这样做，目的是为了降阶，如果转换后，对应的没有起到降阶的作用

dodo_lihao·2020-03-15 05:48

深度学习数学基础之链式法则

上次讲了导数和偏导数的基础，那么这些还不足以使用起来，今天就来讲讲误差反向传播中用来解决复杂函数求导的链式法则。

wulishinian·2020-03-14 10:28

Logistic regression 为什么用 sigmoid ？

假设我们有一个线性分类器：我们要求得合适的W，使0-1loss的期望值最小，即下面这个期望最小：一对xy的0-1loss为：在数据集上的0-1loss期望值为：由链式法则将概率p变换如下：为了最小化R（

不会停的蜗牛·2020-03-11 08:45

语言模型

一、基础知识1、链式法则（chainrule）：P(ABCD)=P(A)·P(B|A)·P(C|AB)·P(D|ABC)（竖杠后面是给定的条件，即条件概率分布）2、概率稀疏问题：给定的短句越长，越不容易找到

小小白的波妞妞·2020-03-08 21:08

防范人工智能

后者为了让真实值和预测值之间误差最小，会通过一个反向传播过程利用梯度下降基于链式法则传递误差训练参数，但是在人脑中没有明确的看到这样一个反馈过程。

tiger007lw·2020-02-29 20:13

（5.5）James Stewart Calculus 5th Edition：The Substitution Rule

TheSubstitutionRule替换规则找到不定积分很重要，但是很多时候很难直接找到对应的不定积分比如说：这个时候，如果我们设那么那么，这个时候，我们可以利用u来替换，得出结果由链式法则我们可以得到

dodo_lihao·2020-02-25 20:17

Backprop

反向传播算法是它的一个延伸，用链式法则来找到误差与输入层到输入层链接的权重（两层神经网络）。要更新输入到隐藏层的权重，你需要知道隐藏层节点的误差对最终输出的影响是多大。

ibunny·2020-02-20 23:31

关于梯度的一些知识点

f(x,y)，有\(\nablaf=[\frac{\partialf}{\partialx},\frac{\partialf}{\partialy}]\)因此可知，梯度是一个向量而不是一个标量2.利用链式法则解释何为反向传播

没有照片的稻田献一·2020-02-12 15:00

（3.6）James Stewart Calculus 5th Edition：Implicit Differentiation

比较隐蔽或者看上去是一个等式例如：x^2+y^2=25这个时候，我们知道如果是函数，用竖线检测，需要把图像拆分其实，不猜分，直接计算应该也可以，只是不能用函数的想法去理解了例子1（a）因为x是自变量，所以同时对x微分由链式法则

dodo_lihao·2020-02-10 04:59

机器学习之贝叶斯

假设每个条件b互相独立，就是朴素贝叶斯原理贝叶斯用于分类，将A类比于类别C，B类比于特征F，则有:在上式中，P(C)可以根据概率得出，,不确定的为由于互相独立，根据链式法则得：因为分类往往也不止一个，,

倔犟的贝壳·2020-02-06 12:05

华工机器学习培训笔记

Day1一、上午传统程序：数据+程序->电脑->输出机器学习：数据+输出->电脑->程序条件概率、边缘概率、联合概率、参考；贝叶斯公式、贝叶斯网络、概率的链式法则（重点理解）、参考；概率图模型（自学，即贝叶斯网络和马尔柯夫网络

Swifer·2020-02-06 01:44

cs231n--反向传播

1.该课程，主要是：反向传播形成直观而专业的理解利用链式法则递归计算表达式的梯度理解反向传播过程及其优点。如果你想：理解、实现、设计和

佛科院的小鸿·2020-02-01 20:00

卷积神经网络CNN 初识

Network之前将人工神经网络的BP算法给详细推导了2遍,算是对神经网络有了一个初步的认识,当然,重点还是算法的推导,从数学的角度看,就是多元复合函数求偏导,应用链式法则而已,思想非常朴素.而神经网络初步认识来看

小陈同学的数据之路·2020-02-01 19:00

推荐频道

链式法则