每天五分钟深度学习:如何使用计算图来反向计算参数的导数?

本文重点

在上一个课程中,我们使用一个例子来计算函数J,也就相当于前向传播的过程,本节课程我们将学习如何使用计算图计算函数J的导数。相当于反向传播的过程。

计算J对v的导数,dJ/dv=3

计算J对a的导数,dJ/da=(dJ/dv)*(dv/da)=3*1=3

计算J对u的导数,dJ/du=(dJ/dv)*(dv/du)=3*1=3

计算J对b的导数,dJ/db=(dJ/dv)*(dv/du)*(du/db)=3*1*c=3c

因为本例中c=2,所以dJ/db=6

以上都是输出值J(最终变量J)对其它变量的导数,这里我们要引入一种新的符号,我们使用:

dv来表示dJ/dv

da来表示dJ/da

du来表示dJ/du

db来表示dJ/db

现在我们已经知道了输出J对其它变量的导数计算方法,核心就是从右往左按照计算图进行链式计算。

相关推荐
摸鱼仙人~几秒前
深度对比:Prompt Tuning、P-tuning 与 Prefix Tuning 有何不同?
人工智能·prompt
塔能物联运维20 分钟前
隧道照明“智能进化”:PLC 通信 + AI 调光守护夜间通行生命线
大数据·人工智能
瑶光守护者21 分钟前
【AI经典论文解读】《Denoising Diffusion Implicit Models(去噪扩散隐式模型)》论文深度解读
人工智能
wwwzhouhui24 分钟前
2026年1月18日-Obsidian + AI,笔记效率提升10倍!一键生成Canvas和小红书风格笔记
人工智能·obsidian·skills
我星期八休息30 分钟前
MySQL数据可视化实战指南
数据库·人工智能·mysql·算法·信息可视化
wuk99835 分钟前
基于遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合
人工智能·深度学习·神经网络
码农三叔36 分钟前
(1-3)人形机器人的发展历史、趋势与应用场景:人形机器人关键技术体系总览
人工智能·机器人
白日做梦Q1 小时前
深度学习中的正则化技术全景:从Dropout到权重衰减的优化逻辑
人工智能·深度学习
清铎1 小时前
大模型训练_week3_day15_Llama概念_《穷途末路》
前端·javascript·人工智能·深度学习·自然语言处理·easyui
独自破碎E1 小时前
【回溯+剪枝】字符串的排列
算法·机器学习·剪枝