tensorflow和torch這些框架的自動求導就是基於計算圖, 張量作為邊在計算圖中流動，而運算元或者操作符作為節點。
下面是乙個複雜一點的例子: 主要就是記住 [lo
上面的計算圖是將整個表示式分解到了加減乘除這種最簡單的四則運算，而為了提公升效率，只要能夠寫出操作運算元的local gradient，就可以將這些運算元任意分組，比如這裡面可以分乙個sigmoid gate。
下面這個是向量的演算法, 這就需要用到雅各比矩陣了（ps：w的梯度這裡應該轉置，感覺是ppt寫錯了）。
神經網路反向傳播理解
訓練神經網路的目標是 優化代價函式，使得代價函式找到乙個 全域性最小值或者區域性最小值。不管使用何種梯度下降演算法 bgd,sgd adam 都需要先算出各個引數的梯度。反向傳播的作用 就是快速算出所有引數的偏導數。求導數通常可以分為兩類，一類是直接用定義，第二類是公式法 包括鏈式法 定義法 定義法...
卷積神經網路反向傳播推導
以tensorflow的卷積神經網路為例 卷積 池 卷積 池 全連線 softmax c1層 卷積神經網路的輸入是28 28的矩陣 a 經過f1 個5 5的卷積核k1 i i 1,2,f1 的卷積生成f1 個24 24大小的feature maps c1 i co nv2 a,k1 i,v alid...
神經網路學習引入 反向傳播
反向傳播技術是神經網路的核心技術之一。如果乙個運算我們能夠使用計算圖表式出來，那麼我們就能夠利用反向傳播的方法，即從後往前遞迴地呼叫鏈式法則來計算梯度。乙個簡單的函式f x y,z x y zf x,y,z x y z f x,y,z x y z的計算圖如下所示。假設輸入為 x 2,y 5,z 4,...