链式法则第9页

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

[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）