在了解反向传播之前,我们必须首先明白什么是计算图,当只有构成计算图时,数据才能通过反向传播进行更新。 计算图是一种有向图,它用来表达输入、输出以及中间变量之间的计算关系,图中的每个节点对应着一种数学运算。 例如函数f=(x+y)²的计算图如下所示 这里假设x=1,y=2,则z=x+y=...
(1)正向传递求loss,反向传播求loss对变量的梯度。求loss实际在构建计算图,每次运行完后计算图就释放了。 (2) Tensor的Grad也是一个Tensor 。更新权重w.data = w.data - 0.01 * w.grad.data的0.01乘那坨其实是在建立计算图,而我们这里要乘0.01 * grad.data,这样是不会建立计算图的(并不希望修改权重w,后面...
在了解反向传播之前,我们必须首先明白什么是计算图,当只有构成计算图时,数据才能通过反向传播进行更新。 计算图是一种有向图,它用来表达输入、输出以及中间变量之间的计算关系,图中的每个节点对应着一种数学运算。 例如函数f=(x+y)²的计算图如下所示 这里假设x=1,y=2,则z=x+...
(1)正向传递求loss,反向传播求loss对变量的梯度。求loss实际在构建计算图,每次运行完后计算图就释放了。 (2)Tensor的Grad也是一个Tensor。更新权重w.data = w.data - 0.01 * w.grad.data的0.01乘那坨其实是在建立计算图,而我们这里要乘0.01 * grad.data...
10-误差反向传播法(一)——计算图 (可以是加减乘除等简单计算,也可以是一个复合运算),箭头上是某些参与计算的数据。计算图分为正向传播和反向传播,下面这幅图,白色箭头是正向的,蓝色箭头是反向的。 局部计算每个节点的计算只与当前节点及...\over dxdxdy),然后将结果传递给下一个节点。这里所说的局部导数是指...
简介:一、基础回顾1.1 正向传递(1)正向传递求loss,反向传播求loss对变量的梯度。求loss实际在构建计算图,每次运行完后计算图就释放了。(2)Tensor的Grad也是一个Tensor。更新权重w.data = w.data - 0.01 * w.grad.data的0.01乘那坨其实是在建立计算图,而我们这里要乘0.01 * grad.data,这样是不会建立计算图...
2. 计算图模型与反向传播 2.1 单个结点的反向传播 2.2 一个具体的例子 2.3 自动求导 3.其他一些注意事项 3.1 正则项 3.2 向量矩阵化 3.3 激活函数 3.4 优化器 1. 矩阵梯度下降及一些小贴士 1.1 梯度下降 还是上节课的梯度下降,我们首先回顾一下:
NLP课程第4讲主要内容是:单神经网络的梯度矩阵与建议、计算图与反向传播、神经网络训练实用知识技能(包括正则化、向量化、非线性表达能力、参数初始化、优化算法、学习率策略)等。作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@…
② 计算图与反向传播 ③ 神经网络训练实用知识技能 正则化(用于环节过拟合) 向量化 非线性表达能力 参数初始化 优化算法 学习率策略 1.简单神经网络的梯度矩阵与建议 1.1 权重矩阵的导数 让我们仔细看看计算∂s∂W∂s∂W 再次使用链式法则 ∂s∂W=∂s∂h∂h∂z∂z∂W∂s∂W=∂s...
1 简单神经网络的梯度矩阵与建议 2 计算图与反向传播 3 神经网络训练实用知识技能 正则化(用于环节过拟合) 向量化 非线性表达能力 参数初始化 优化算法 学习率策略 1.简单神经网络的梯度矩阵与建议 1.1 权重矩阵的导数 让我们仔细看看计算 再次使用链式法则 ...