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+...
这就是计算图的反向传播。 注意 在默认情况下,在一张计算图上执行反向传播只能计算一次,再次调用backward方法将报错。 z.backward() # RuntimeError:Traceback (most recent call last) 总结 反向传播的基本概念和使用方法: 反向传播的本质:函数关系的反向传播 反向传播的执行条件:拥有函数关系的可微分张量 反向传播...
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...
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...
首先,深度神经网络先根据上面的算法建立计算图和代价方程。然后,运用如下算法,生成反向运算。 在tensorflow中,采用计算图的方法去进行深度学习训练,但会添加一些额外的节点到计算图中去方便计算梯度和进行反向传播,如下图所示。 运用如下图的算法生成上图中用来计算梯度的额外节点。 其中子程序build_grad的具体算法如下...
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...
误差反向传播算法仅仅是一种在神经网络的训练过程中用来计算梯度的方法,它能够计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度,这个梯度会反馈给某种学习算法,例如梯度下降法,用来更新权值,最小化损失函数。 步骤一:设置模型参数初始值 步骤二:正向计算预测值 使用模型参数初始值和输入值x,逐层计算,得到神经网络的预测值0.59,...
DynamicOps可以看作一个连接张量具体内容的计算图节点,由于计算图是一个有向无环图,因此我们会认为每个节点的出度和入度都是任意多的且无需管理环的情况。如果我们有一个元素乘法,那我们大体会表达为以下情况,假设d = (a*b)*(b*c)(需要注意的是这里a,b,c,d都是shape相同的矩阵,*在这里为元素乘),如图 ...