标量对矩阵求导的反向传播

最新推荐文章于 2021-12-19 20:48:41 发布
原创 最新推荐文章于 2021-12-19 20:48:41 发布 · 286 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客提及图片来源为李飞飞斯坦福课程，未包含更多信息技术相关关键信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在这里插入图片描述

图片来源：李飞飞斯坦福课程

矩阵求导与神经网络反向传播
wp_csdn的专栏
05-17 2409
矩阵求导 关于矩阵求导，其实严格意义上来说仅仅只是一种求导的矩阵表示形式，其本质还是和普通多元函数求导过程是一致的。将矩阵的各个元素拆分开来，将矩阵运算写成各个元素之间的运算，矩阵变换可以变成多元函数，这样矩阵求导过程就可以与多元函数求导过程联系起来了。要理解矩阵求导运算，最主要的其实是理解矩阵导数的表示，将矩阵导数的拆分形式与多元函数求导联系起来。 本文主要参考《Matrix cookboo...
神经网络中的矩阵求导及反向传播推导
DawnRanger的专栏
11-22 6482
第一部分: 一个简单的两层神经网络的反向传播下面的代码是来自 pytorch tutorial 的一个 numpy 版本的(激活函数为relu的)两层全连接神经网络的实现, 包括网络的实现、梯度的反向传播计算和权重更新过程：# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np# N is batch size; D_in is input dimension; # H
2.5.3 PyTorch中的标量反向传播
qq_43655233的博客
01-04 530
2.5.3 pytorch中的标量反向传播 假设x，w，b都是标量，z=wx+b，对标量z调用backward()方法，按照前面所说，我们无需对backward()传入参数。下面我们用代码来实现自动求导的主要步骤：
深度学习中反向传播得到的损失是一个标量
wubaohu1314的博客
12-19 425
　　创建一个标量，损失loss就是标量 　　 　　import torch 　　a=torch.tensor(1.) 　　print(a.type()) 　　print(a.dim())标量的dim为0 　　print(a.shape) 　　print(a.size()) 　　在搭建什么学习算法模型的时候，我们需要反向传播来训练模型的参数，那么反向传播需要通过损失来进行，而这个损失是常数，也就是一个标量，这个需要知道 ...
反向传播之矩阵求导dL/dz1的求导过程 普通神经网络的逆向求导过程
nyist_yangguang的博客
12-16 855
全都是那神的功劳，辅导我将反向传播dL/dz1推导了一遍。那神威武，祝愿那神考上清北的研究生！
反向传播中矩阵求导问题
阿狸的博客
09-04 356
anx
矩阵求导包括矩阵对矩阵求导.docx
05-24
在实际应用中，如机器学习的反向传播算法，矩阵求导尤其重要。理解并正确计算这些导数对于优化模型参数、构建高效的学习算法以及分析系统稳定性至关重要。因此，无论是标量对矩阵求导还是矩阵对矩阵求导，都需要深入...
python矩阵求导代码_搞点枯燥的公式推导：深度学习中的矩阵求导
weixin_39847437的博客
12-15 1663
最近看到一篇极视角转的文章算法推导核心！一次性梳理清楚，是时候搞定矩阵求导了！，想到前不久面试爱奇艺的时候一面的小哥一直让我手推全连接的公式推导，以及用Python+Numpy将过程实现，感觉自己对深度学习核心之一的矩阵求导并不是很熟悉(对链式法则更熟悉的是单元素标量的求导)，为此写下这篇作为后续工作的笔记之用，也供需要的小伙伴查询。前向传播代码大部分参考Python——numpy实现简单BP神经...
正向传播，反向传播，矩阵求导
weixin_44028135的博客
10-19 1375
正向传播 正向传播是指数据X传入到神经网络，经过各个隐藏层得到最终损失值的过程。 本次就以逻辑回归模型为例讲解一下正向传播以及反向传播。 逻辑回归模型一般用来解决二分类问题，y^=P(y=1∣x)\hat{y}=P(y=1 \mid x)y^​=P(y=1∣x)表示y = 1的概率，取值范围在[0,1]之间。引入线性模型： y^(i)=wTx(i)+b \hat{y}^{(i)}=w^{T} x^{(i)}+b y^​(i)=wTx(i)+b 其中www是权重系数，bbb是个常数项，www的维度为(nx,1
矩阵论（八）：矩阵微分与矩阵求导
niu_123ming的博客
02-20 6978
广义逆矩阵 做机器学习的几乎避免不了矩阵求导，尤其是神经网络方面的，反向传播算法说白了就是在做矩阵求导，拿到代价函数对模型中每个参数矩阵的导数，才能找到一个下降方向，进而更新这些参数来降低损失。虽然实际编程时大可不必考虑这些繁琐的数学计算，但是要真正理解凸优化中的一些方法，掌握这个基本的数学工具还是有必要的。 【注1】下面的探讨均在实数域内进行。 【注2】虽然RnR^nRn定义为实数域RRR中的...
最新2017李飞飞斯坦福CS231n课程ppt 第一部分
08-15
最新2017李飞飞斯坦福CS231n课程ppt 第一部分 抱歉文件太大超过60M只能分两部分
斯坦福大学李飞飞教授CS231N课程完整课件
08-24
斯坦福大学李飞飞教授CS231N课程完整课件, pdf版本，对学习计算机视觉及深度学习有很大的帮助
CS231n斯坦福大学李飞飞视觉识别课程作业
04-05
2017年度的斯坦福大学李飞飞视觉识别课程——CS231n的作业代码
CS231n斯坦福大学李飞飞视觉识别课程作业代码
05-06
CS231n斯坦福大学李飞飞视觉识别课程作业代码：包括三次作业的代码，jupyter notebook和py格式的文件。
对反向传播的理解
qq_31510081的博客
08-26 617
在写这篇文章之前已经对反向传播中的链式法则的整体流程完全明白了，但是仍旧不懂为什么要采用链式法则，整个网络在反向传播的过程中所求的是什么？ 大概是爱情吧… 今天闲来无事（导师看到这篇文章能打死我吗？）在网上白嫖了一会，突然发现关注里的大神一篇文章写的简直，深得我心。所以，自己的关注还是要多看的，每一篇文章都值得学习，尤其在自己傻不拉几的时候。。。。 神经网络一：介绍，示例，代码. 这篇论文中主...
矩阵求导公式总结
热门推荐
susandebug
06-12 8万+
今天推导公式，发现居然有对矩阵的求导，狂汗--完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼，赶紧搬过来收藏备份。 基本公式： Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 1. 矩阵Y对标量x求导
<转>矩阵求导
机器智能
05-19 5152
求导公式(撇号为转置）： Y = A * X --> DY/DX = A' Y = X * A --> DY/DX = A Y = A' * X * B --> DY/DX = A * B' Y = A' * X' * B --> DY/DX = B * A' 乘积的导数 d(f*g)/dx=(df'/dx)g+(dg/dx)f'
李飞飞CS231n2017课程双语字幕版上线 !（附课程链接）
数据派THU
11-14 1万+
来源：AI科技评论 本文长度为2400字，建议阅读4分钟 本文为你介绍最近上线的李飞飞的CS231n2017课程中文版。 CS231n 2017双语字幕版上线！正式开课！距离斯坦福计算机视觉课程结束5个月，2017春季CS231n中文版终于上线了，课程中文版已经在AI慕课学院（mooc.ai ）发布，11月10日正式开课，预计持续12周！ 无法科学上网看到原视频的、以及对英
李飞飞团队最经典计算机视觉课更新！斯坦福出品，深度学习入门必备
3D视觉工坊
08-15 1391
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达萧萧 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI斯坦福最经典的计算机视觉课程CS231n——全称是面向视觉识别的卷积神经网络...
自动求导 反向传播
最新发布
03-30
### 自动求导与反向传播的工作原理 #### 工作原理概述 自动求导是一种用于高效计算函数梯度的技术，在深度学习中广泛应用于神经网络的训练过程中。其核心思想是利用链式法则，通过构建计算图来追踪变量之间的依赖...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值