前置知识1:PyTorch中的反向传播 在PyTorch中,我们一般通过backward()函数来启动反向传播。其实我们也可以对一个子图启动反向传播,只需要提供全部输出变量的梯度(本质上是vjp函数里的v,具体参见一文读懂JAX高阶自动微分原理,这部分比较复杂,看不懂也不影响继续阅读本文),然后调用torch.autograd.grad函数即可。 前置知识2:...
因为我们的计算图节点只能包含一个向量,所以不能利用更高的维度在节点值中包含整个Mini Batch。于是,我们对Mini Batch的实现是这样的:对一个Mini Batch中的样本依次执行前向传播和反向传播,将参与训练的变量的梯度累加在acc_gradient中,一个Mini Batch计算完毕后执行变量更新,这时使用Mini Batch中多个样本的平均梯度。
在深度学习分类问题中,反向传播是一个重要的环节,它决定着模型是否能被训练,反向传播相当于一个负反馈,当一件事做完之后,会寻找当前事件做的不好的问题,进行回传,当下次在做的时候,进行优化。 计算图 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...
在前面几节课的代码演示中，我们都是先通过模型的正向传播（forward propagation）对输入计算模型输出，利用损失函数得出预测值和真实值的损失值，然后使用反向传播算法（back-propagation）快速计算目标函数关于各个参数的梯度，最后使用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）基于前面得到的梯度值计算loss函数局...
反向传播 颗粒度 在深度学习分类问题中,反向传播是一个重要的环节,它决定着模型是否能被训练,反向传播相当于一个负反馈,当一件事做完之后,会寻找当前事件做的不好的问题,进行回传,当下次在做的时候,进行优化。 计算图 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...
误差反向传播法 上一篇文章介绍的是用数值微分法计算梯度,但这种方法比较耗时间,接下来介绍新的梯度计算法:误差反向传播法。在此之前,先介绍计算图。 一、计算图 计算图用节点和箭头表示,节点表示某种运算(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。
通过计算图来理解反向传播 Tensorflow, Theano, CNTK, etc. 6.2 计算图 定义 所谓计算图,就是一种语言,这个语言是用来描述一个函数,我们知道neural network就是一个函数,所以我们需要描述函数的语言。其实graph有很多种定义方法,但是我们通常使用node来表示一个变量,他可以是一个scalar,vector甚至是tensor,这...
除了用于深度学习外,反向传播在许多其他领域是一个强大的计算工具,从天气预报到数值计算 - 只是在不同领域名称不同而已。事实上,这个算法在不同领域至少被重新改进了几十次(见Griewank(2010))。一般在独立应用程序中名称是“反向模式求导”。 从根本上讲,这是一种快速计算导数的技术。不仅在深度学习,而且在各种数值...
基本上,如何快速计算微分是一门技术。反向传播是一个必须的技巧,你值得拥有,不只是在深度学习,还有很多数值计算的情况下。 Computational Graphs 计算图我们在卷积的时候谈到过,这种思想其实早在概率论里面出现过,计算联合概率密度的时候用到过。计算图是一种思考数学表达式很好的方法。例如,考虑表达式e=(a+b)*(b+...
反向传播是使训练深度模型在计算上易于处理的关键算法。对于现代神经网络,相对于天真的实现,它可以使梯度下降训练的速度提高一千万倍。这是一个模型需要一周的培训和20万年的差异。 除了在深度学习中的应用之外,反向传播是许多其他领域的强大计算工具,从天气预报到分析数值稳定性 - 它只是用不同的名称。实际上,该算...