cs231n_反向传播求导篇

最新推荐文章于 2023-04-17 14:16:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Kevin_cc98/article/details/78785668
本文探讨了深度学习中矩阵除法的原理，特别是矩阵除以矩阵的情况，并以对W求导为例解释了反向传播的过程。在卷积求导中，描述了如何将dout的每个元素对w和x的偏导数重叠，形成最终的梯度。还提到了向量除法的特殊情况，通常用雅克比矩阵来表示两个向量的除法关系。

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

我们已经知道基本的标量除以矩阵（或向量），矩阵（或向量）除以标量，以及稍微复杂一点的向量除向量 [1] [ 1 ] ，行向量除以向量除以矩阵，矩阵除以向量的方法，那么矩阵除以矩阵呢？例如：

XN×DWD×C=fN×C
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反向传播算法的理解（图片来自cs231n李飞飞课件）
G果的博客
08-03 752
1 链式求导法则（L是损失函数） 2 简单例子（没有矩阵向量参与运算） 把复杂的函数表达式拆分成一个个基础运算，每个基础运算记做一个节点，针对单个节点进行求导。需要服从链式求导法则，由后端开始反向传递，节点左边（前端）的梯度等于该节点求导的结果乘上右边（后端）的求导梯度（箭头上端是正向输入，下端是反向梯度，这里最末端的梯度1.0是提前假设的）。 2.1 引入Sigmoid函数可以简化节点图 2.2 常见运算节点梯度传播总结 加法运算：梯度不变 最大值运算：最大值的输入分支获得整个梯度，其他输入分支梯度
李理：自动梯度求解——cs231n的notes
qunnie_yi的博客
11-02 910
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第5篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能...
svm-loss 关于权重矩阵W的导数（cs231n Assignment 1）
Barely
09-11 1750
svm-loss 关于权重矩阵W的导数（cs231n Assignment 1）先给出相应习题的代码，各位可以自行领会一下：def svm_loss_vectorized(W, X, y, reg): """ Structured SVM loss function, vectorized implementation. Inputs and outputs are the same as
【机器学习】P18 反向传播（导数、微积分、链式法则、前向传播、后向传播流程、神经网络）
weixin_43098506的博客
04-17 1281
反向传播 Backpropergation（导数、微积分、链式法则、前向传播、后向传播流程）
【助记Note】反向传播求导公式
frostime的博客
01-22 1494
已知: Zb×m[l]=Wb×a[l]⋅Aa×m[l−1]+v⃗b×1Ab×m[l]=g(Z[l]) Z_{b\times m}^{[l]} = W_{b\times a}^{[l]} \cdot A_{a\times m}^{[l-1]} + \vec{v}_{b \times 1}\\ A_{b\times m}^{[l]} = g(Z^{[l]}) Zb×m[l]​=Wb×a[l]​⋅Aa×...
反向传播求偏导原理简单理解
Jnchin的博客
09-23 4729
神经网络中用反向传播求偏导数的思想就相当于复合函数求偏导。 从头说起，在学生时代我们要求下面式子中，函数e(a,b)e(a,b)e(a,b)对a和b的偏导数： e=(a+b)∗(b+1)e=(a+b)*(b+1)e=(a+b)∗(b+1) ∂e∂a=?\frac{\partial e}{\partial a}=?∂a∂e​=? ∂e∂b=?\frac{\partial e}{\partial b}=?∂b∂e​=? 传统的求偏导方法就是用解析式直接求偏导即可。 但如果随着函数复合的层数增多，对应的就是神经
神经网络反向传播算法求导过程理解
Rolandxxx的博客
05-19 1630
利用下面两条原则，便可大杀四方。
【cs231n】Batchnorm及其反向传播
－　
04-22 3179
文章目录BatchNormalization其他Normalization方法LayerNormalizationInstanceNormalizationGroupNormalization 神经网络中有很多层的叠加，数据经过每一层后，其分布会发生变化，给下一层的训练带来麻烦，这一现象称为Internal Covariate Shift。在bn之前一般通过减小学习率、初始化权重、以及细致训练策略...
【cs231n】两层神经网络的反向传播
－　
04-02 1305
文章目录矩阵求导方法两层神经网络的梯度求导 矩阵求导方法 维度相容原则：假设每个中间变量量的维度都不不⼀一样，看怎么摆能把雅克比矩阵的维度摆成矩阵乘法规则允许的形式。只要把矩阵维度倒腾顺了了，公式也就对了了。 设有f(Y):Rm×p→Rf ( Y ) : \mathbb { R } ^ { m \times p } \rightarrow \mathbb { R }f(Y):Rm×p→R，Y=A...
【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记
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最近开了一个新坑——【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程，准备认真学习并记录自己的学习历程。 由官方授权的CS231n课程笔记翻译知乎专栏——智能单元，比较详细地翻译了课程笔记，我这里就是参考和总结。 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（一）：Python Numpy教程(1) 【CS231n】斯坦福大学李飞飞视觉识别课程笔记（二）：Python Numpy教程(2)...
CS231n课程笔记翻译：反向传播笔记CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3
03-26
CS231n课程笔记翻译：神经网络笔记3 李飞飞深度学习
cs231n 卷积神经网络与计算机视觉 4 Backpropagation 详解反向传播
bea_tree的博客
05-25 3515
反向传播backpropagation是递归（recursive）调用求导链式法则（chain rule）来求导的过程，对他的理解对于神经网络的应用很重要。反向传播 backpropagation反向传播在UFLDL中的介绍已经较为具体 （http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51174776），这里仅作补充。 原文简要介绍了求导与链式求导的
反向传播算法
m0_67357141的博客
11-28 247
求出对w和b的偏导分别为0.9和0.6，假设学习率为0.1，则更新w=0.8-0.1×0.9=0.71，更新b=0.2-0.1×0.6=0.14，loss减小。反向传播算法思想：利用求导的链式法则从后向前计算参数梯度值。w和b的偏导与输入、输出和真实值有关。
cs231n 矩阵反向传播原理推导
zuqiutxy的博客
01-06 1208
关于反向传播中矩阵求导的一些想法（2017CS231n斯坦福公开课-第四讲第九课时-46:26关于W的梯度矩阵）
minopus的博客
03-10 394
这个梯度矩阵是经过了转置之后的，采用了分母布局形式，而在前面的列向量对列向量的求导中，梯度矩阵则采用了分子布局，写成了雅可比形式 这是因为不是所有的数学教科书和论文都会在整个部分都保持一致性的。也就是有时候在相同的论文的不同部分会使用不同的约定。例如，有些地方选择了分母布局来表示梯度(将它们以列向量表示),而对于向量关于向量的导数却使用分子布局 ...
反向传播算法求导公式的推导
qq_40019838的博客
10-18 1542
这里是对吴恩达深度学习视频中后向传播求导公式的推导，需要对视频有一定了解。 符号说明： n[l]n^{[l]}n[l]：第lll层神经元的数目； W[l]W^{[l]}W[l]：第lll层的权值； b[l]b^{[l]}b[l]：第lll层的阈值； z[l]z^{[l]}z[l]：第lll层的输入； a[l]a^{[l]}a[l]：第lll层的输出； g[l]g^{[l]}g[l]：第lll层的激...
[cs224n cs231n]我关于求导的维度的理解
Lord_sh的博客
06-16 400
例如： 形状为(M, Dy)，为(M, Dx)，W为(Dx, Dy)，b为(M, Dy) 反向传播更新参数的时候，需要ｘ＋ｄｘ，所以ｘ或ｄｘ的形状相同 由下游反向传播之后形状为 (M, Dy) 形状为 (M, Dx) 形状为(Dx, Dy) ...
神经网络的反向传播算法中矩阵的求导方法(矩阵求导总结)
currycode
10-03 1万+
参考书籍(带书签高清版)的下载链接:   https://download.csdn.net/download/zongza/10701105  前言 神经网络的精髓就是反向传播算法,其中涉及到一些矩阵的求导运算,只有掌握了与矩阵相关的求导法则才能真正理解神经网络.  本文以 https://blog.csdn.net/zongza/article/details/82849976 中所示...
反向传播（CS231n版）
dawningblue的博客
09-29 693
核心概念： 计算图的概念 反向传播利用了链式求导但是本质不完全是链式法则 理解概要 与其说反向传播算法的本质是链式求导法则，到不如说它的本质是分治的思想在链式求导法则中的应用。因为当一个函数很复杂的时候，即使是我们会链式求导法则，求这个函数对某一个变量的偏导数（的解析解）依然是一个非常困难的事情。而反向传播则是把一个大问题拆成一个一个各自独立互不影响的小的问题，分别求出这些小的问题的解，再把这...
我需要cs231n的正确答案啊
最新发布
07-15
另一种常见的推导方式（也是CS231n作业中常用的）是将计算过程分解为中间变量，然后逐步求导。这里我们采用更常见的步骤： 参考CS231n作业的常见实现，我们如下计算： dx_norm = dout * gamma # (N,D) dvar = ...
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